Azure AI Search
托管搜索服务。关键词、向量和语义重排序可以组成混合检索，并用过滤条件限制结果。
框架与公司
谁把这些技术做成了可用的东西
这里记的是框架正式提供的能力。论文里的训练方法，如果还没有对应的正式组件，就不会出现在筛选结果里。
类别
技术
全部BM25倒数排名融合重排序稠密检索朴素 RAG多跳检索忠实度迭代检索混合检索HyDE多模态 RAG数据加载REPLUG多查询查询改写FLARE引用归因Text2SQL上下文压缩切块策略父子索引RAGASSelf-RAG格式化生成新鲜度RAPTOR权限与隐私HippoRAGGraphRAGLightRAGAgentic RAG
14 个框架 · 新鲜度
Chroma
面向嵌入应用的向量库。负责保存文档向量、按元数据过滤和返回近邻，生成留在外部模型。
Elasticsearch
从全文检索长出来的搜索引擎。BM25 是它的基本能力，密集向量和混合检索用来接 RAG，召回之后也可以做语义重排序。
LanceDB
嵌入式向量库。支持向量检索、全文检索和结果过滤，适合把索引和数据文件放在一起。
LightRAG
论文对应的开源实现。抽取实体关系，做双层检索，并把新文档增量写进图索引。它不是 Microsoft 的社区摘要流程。
Milvus
Zilliz 主导的开源向量数据库，负责保存向量并做相似度检索。可以用稀疏向量和稠密向量做混合检索。生成和编排不在这个库里。
OpenSearch
从全文检索扩展到向量和混合检索，并用元数据过滤限制可见文档。生成流程不在这个引擎里。
Perplexity
面向用户的检索问答产品。回答来自网页检索，并在句段旁给出引用。内部索引和模型并不开放。
pgvector
PostgreSQL 扩展。向量和原有的行、权限、事务放在同一个数据库里，混合检索要和 SQL 全文检索一起写。
Pinecone
托管向量数据库。稠密检索是基本能力，稀疏向量用于混合检索，另有重排序接口。
Qdrant
开源向量数据库，同时提供云服务。支持稠密向量，以及用稀疏向量与稠密向量一起做混合检索。
Tavily
给 RAG 流程调用的网页搜索接口。它返回可供模型阅读的搜索结果，不保存调用方的私有知识库。
Vespa
把关键词、向量和排序放在同一个检索引擎里。混合检索可以直接用倒数排名融合或自定排序表达式。
Weaviate
开源向量数据库。同时支持稠密向量、BM25 和混合检索，过滤条件随查询一起生效。