Небольшая утилита от Microsoft: превращает PDF, Word, PowerPoint, Excel и другие файлы в Markdown, который удобно отдавать языковой модели.
Все репозитории
RAG и векторные БДfacebookresearch
faiss
Классическая библиотека от Meta для быстрого поиска похожих векторов и кластеризации. Это не база данных, а движок индексов, на котором построены многие другие системы.
Кому подойдёт
Тем, кому нужен быстрый векторный поиск внутри своего кода, без отдельного сервера.
Как начать
- Поставь готовую сборку
faiss-cpu(илиfaiss-gpu) через Anaconda, как описано в разделе Installing. - Для сборки из исходников открой
INSTALL.md: нужен cmake и BLAS. - Пройди раздел с полной документацией и повтори пример построения индекса.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+2386 сент. — 5 окт.
Описание автора
A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.
Ещё в категории «RAG и векторные БД»
Сервис, который превращает любой сайт в чистый Markdown или структурированные данные для моделей. Умеет искать, скрейпить, обходить сайт целиком и даже кликать по странице.
Готовый RAG-движок с интерфейсом: разбирает документы по шаблонам, режет на фрагменты, ищет с цитатами и умеет агентный поиск. Разворачивается через Docker.
Открытый краулер на Python: заходит на страницы настоящим браузером и отдаёт чистый Markdown для LLM. Работает локально, в Docker или как облачный сервис.
Разбирает сложные PDF, сканы и офисные файлы в Markdown или JSON, сохраняя таблицы и формулы. Есть CLI, Python SDK и навык для агентов.
Библиотека от IBM для разбора документов: PDF, Office, HTML и картинки превращаются в единую структуру, из которой легко получить Markdown. Поддерживает визуальные модели для сложных страниц.