# 数据检索

PromptQL是一个专为AI设计的代理数据访问工具，它通过代理查询规划，像人类一样检索数据，首先收集相关信息，然后应用合适的大型语言模型（LLM）进行分类和后续处理，以提高私有数据的检索效率和准确性。这一技术的出现，解决了传统搜索算法在封闭领域中对数据检索的局限性，特别是在用户提出非标准化查询时，PromptQL能够更好地理解和响应。产品背景信息显示，PromptQL旨在通过与用户的紧密合作，免费构建首个代理，以评估和提升现有AI代理/助手的性能。

DataGemma RIG是一系列微调后的Gemma 2模型，旨在帮助大型语言模型（LLMs）访问并整合来自Data Commons的可靠公共统计数据。该模型采用检索式生成方法，通过自然语言查询Data Commons的现有自然语言接口，对响应中的统计数据进行注释。DataGemma RIG在TPUv5e上使用JAX进行训练，目前是早期版本，主要用于学术和研究目的，尚未准备好用于商业或公众使用。

MemoRAG是一个基于记忆的RAG框架，它通过高效的超长记忆模型，为各种应用提供支持。与传统的RAG不同，MemoRAG利用其记忆模型实现对整个数据库的全局理解，通过从记忆中回忆查询特定的线索，增强证据检索，从而生成更准确、更丰富的上下文响应。MemoRAG的开发活跃，不断有资源和原型在此仓库发布。

HyperCrawl是第一个为LLM（大型语言模型）和RAG（检索增强生成模型）应用设计的网络爬虫，旨在开发强大的检索引擎。它通过引入多种先进方法，显著减少了域名的爬取时间，提高了检索过程的效率。HyperCrawl是HyperLLM的一部分，致力于构建未来LLM的基础设施，这些模型需要更少的计算资源，并且性能超越现有的任何模型。

Verba 是一个开源应用程序，旨在提供端到端、流畅且用户友好的检索增强生成（RAG）接口。它结合了最先进的RAG技术和Weaviate的上下文感知数据库，支持本地或通过云部署，可以轻松探索数据集并提取洞见。

SvectorDB是一个面向无服务器的向量数据库，旨在最大程度地提高敏捷性并降低成本。它解决了数据库的痛点，让您能够专注于将产品从1个向量扩展到100万个向量。

Aha Vector Search是一个高性能、低成本的端到端向量搜索服务。它提供了一种快速构建端到端向量搜索的方法，帮助用户以更低的成本实现高效的搜索体验。