embeddings

thedotmack/claude-mem

AIエージェントに長期記憶を与えるツール — Claude CodeやGemini、Copilotなど複数のAIエージェントが、セッション終了後もコンテキストを忘れないようにする仕組みです。作業内容をAIで圧縮して保存し、次回セッションに関連情報を自動注入します。ChromaDBやSQLiteを使った独自のメモリエンジンで、mem0やOpenMemoryと近い領域に挑戦しています。

supabase/supabase

OSS版Firebase、PostgresベースのBaaS — SupabaseはFirebaseの主要機能をエンタープライズ級のオープンソースで再現したPostgres開発プラットフォームです。認証・自動生成API・リアルタイム同期・ストレージに加え、pgvectorによるAI/埋め込み機能まで統合し、Firebaseの制約から離れたい開発者に選ばれています。

Tencent/WeKnora

文書をRAGとAIエージェントに変えるTencent製OSS — Tencent製のオープンソースLLM知識プラットフォームです。生の文書を検索可能なRAG、自律的に推論するエージェント、自己更新型Wikiに変換できます。OpenAIやOllamaなど複数LLMに対応し、ベクトル検索・リランキング・マルチテナントまで備えた実用的な社内ナレッジ基盤として注目です。

RyanCodrai/turbovec

TurboQuant量子化で省メモリ高速なベクトル検索 — GoogleのTurboQuant量子化を使い、ベクトルを2〜4bit/次元で圧縮したまま直接検索するRust製ベクトルインデックスで、Pythonバインディングも提供します。1000万件の768次元埋め込みをfloat32比で最大15.5倍省メモリ化しつつ、FAISSより最大4.4倍高速に検索でき、学習・再構築不要でオンライン追加削除も可能です。

neuml/txtai

ベクトル検索・グラフ・LLMエージェントを統合するAIフレームワーク — txtaiはベクトルインデックス、グラフネットワーク、リレーショナルDBを統合した埋め込みデータベースを核に、セマンティック検索やRAG、マルチモデルワークフローを実現するAIフレームワークです。個別ツールを組み合わせずに、自律エージェントや検索主体のAIアプリをPythonで構築したい開発者に適しています。

apache/seatunnel

160超のコネクタを持つ統合データ統合基盤 — Apache SeaTunnelは構造化/非構造化データに加え動画・画像・埋め込みまで扱えるマルチモーダルなデータ統合ツールです。160以上のコネクタとバッチ/ストリーム統合、CDC対応、Zeta/Flink/Sparkのマルチエンジン実行により、大規模データ同期を高スループット・低レイテンシで実現します。

ARahim3/DigUp

Search your computer by what's in your files: photos, PDFs, documents, recordings, videos and code. On-device on Mac, Windows and Linux, built on Google DeepMind's EmbeddingGemma 2.

Marker-Inc-Korea/AutoRAG

AutoRAGが進化、パソコンの司書エージェントに — AutoRAGはPython製のRAGパイプライン最適化ツールから、ファイル検索・整理・重要情報の記憶を行うTypeScript製の「個人司書エージェント」AutoRAG 2.0へと生まれ変わりました。旧版はlegacy/フォルダでメンテナンスが継続され、PyPI経由で引き続き利用できます。

huggingface/text-embeddings-inference

A blazing fast inference solution for text embeddings models

yoanbernabeu/grepai

Semantic Search & Call Graphs for AI Agents (100% Local)