RecurSearch — это опенсорсная библиотека Python, предназначенная для улучшения Retrieval-Augmented Generation (RAG) и рабочих процессов ИИ-агентов за счет рекурсивного семантического поиска. Пользователи определяют цепочку поиска, которая встраивает запросы и документы в векторные пространства, затем итеративно уточняет запросы по результатам, применяет фильтры метаданных или ключевых слов, а также подытоживает или агрегирует выводы. Такой пошаговый процесс повышения точности снижает число вызовов API, а также помогает выявлять глубоко вложенную или контекстуально-специфическую информацию из больших массивов данных.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) — объединённый открытый фреймворк, предназначенный для повышения точности и эффективности моделей за счёт сочетания процессов поиска и тонкой настройки. Пользователи могут подготовить корпус данных, создать индекс поиска и сразу же вставить полученный контекст в обучающие циклы. Поддержка мультимодального поиска для текста, изображений и видео, интеграция с популярными векторными хранилищами, а также оценочные метрики и сценарии развертывания для быстрого прототипирования и внедрения в производство.