RecurSearch

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RecurSearch 在文件存儲中使用向量嵌入和元數據篩選,提供可鏈式的遞歸搜索。它在每一步微調查詢、總結中間結果,逐步篩選出最相關的資訊,適用於 AI 代理和 RAG 工作流程。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 04 2025
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RecurSearch 在文件存儲中使用向量嵌入和元數據篩選,提供可鏈式的遞歸搜索。它在每一步微調查詢、總結中間結果,逐步篩選出最相關的資訊,適用於 AI 代理和 RAG 工作流程。
新增日期:
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平台:
May 04 2025
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精選

RecurSearch 是什麼?

RecurSearch 是一個開源的 Python 函式庫,旨在通過遞歸語意搜尋來改進檢索增強生成(RAG)和 AI 代理流程。用戶定義一個搜索流程,將查詢和文件嵌入向量空間,並根據前次結果反覆微調查詢,應用元數據或關鍵字篩選,並進行摘要或彙整。此逐步微調可提升精度,降低 API 呼叫次數,幫助代理從大量資料中挖掘深層或特定語境資訊。

誰會使用 RecurSearch?

  • 構建 RAG 聊天機器人的 AI 開發者
  • 從事語意搜尋的資料科學家
  • 探索知識發現的研究工程師
  • 整合文件問答的軟體團隊

如何使用 RecurSearch?

  • 步驟1:pip install recursearch
  • 步驟2:從 recursearch 匯入 RecursiveSearcher
  • 步驟3:初始化您的向量存儲(FAISS/Pinecone/Weaviate)
  • 步驟4:配置 RecursiveSearcher,設定嵌入模型和篩選條件
  • 步驟5:呼叫 .search_recursive(query, depth, options)
  • 步驟6:處理並整合返回的摘要或文件到您的流程中

平台

  • mac
  • windows
  • linux

RecurSearch 的核心特徵與益處

主要功能

  • 可鏈式的遞歸語意搜尋
  • 向量嵌入整合(FAISS、Pinecone、Weaviate)
  • 元數據與關鍵字篩選
  • 中間結果總結
  • 可配置的遞歸深度與分支

優點

  • 反覆微調提升搜尋準確性
  • 降低 API 與計算成本
  • 輕鬆整合到現有 RAG/代理流程
  • 支援大規模文件集合
  • 開源且可擴充

RecurSearch 的主要使用案例與應用

  • 建立檢索增強生成聊天機器人
  • 法律文件深度分析與條款擷取
  • 科學文獻知識探索
  • 多階段客戶支持知識檢索
  • 企業內部網站搜尋與語境微調

RecurSearch 的常見問答

RecurSearch 公司信息

RecurSearch 評論

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RecurSearch 的主要競爭對手和替代方案?

  • LangChain
  • Haystack
  • LlamaIndex
  • Weaviate
  • Pinecone

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