RAG Logger
RAG Logger 是一款专为检索增强生成（RAG）应用设计的开源日志记录工具，支持查询跟踪、检索结果记录、LLM 交互记录及性能监控等功能。其核心特性包括结构化 JSON 日志存储、每日日志组织、事件驱动架构和灵活配置选项。RAG Logger 能够帮助开发者有效监控和优化 RAG 管道的运行效率，广泛适用于搜索引擎优化、智能问答系统、内容推荐系统、NLP 研究及教育辅助工具等领域。
检索
HippoRAG 2
HippoRAG 2是俄亥俄州立大学开发的检索增强生成框架，旨在提升RAG系统在模拟人类长期记忆方面的表现。它通过个性化PageRank算法、深度段落整合和知识图谱构建，实现高效的多跳推理与上下文感知检索。系统具备持续学习能力，可实时吸收新知识，适用于智能问答、知识管理、教育、医疗及法律金融等领域。
Ai2 PaperFinder
Ai2 PaperFinder 是由艾伦人工智能研究所开发的基于大型语言模型的学术文献检索工具，支持多领域精准搜索，具备语义驱动、多Agent协同、引用网络分析等功能，能自动规划关键词、挖掘小众文献，助力研究人员快速获取高质量学术成果。
学术云端AI写作助手
学术云端AI写作助手是一款面向学生、教师和研究人员的高效学术写作工具。其核心功能包括智能选题、摘要生成、段落布局建议、智能纠错、文献检索与引用、内容生成等，旨在提升论文写作效率和质量。支持多种论文类型，适用于选题规划、论文撰写及教学辅助等多种场景，具备良好的实用性与专业性。
MiniCPM 3.0
MiniCPM 3.0是一款由面壁智能开发的高性能端侧AI模型，具有40亿参数。它采用LLMxMapReduce技术，支持无限长文本处理，增强了上下文理解能力。MiniCPM 3.0在Function Calling方面表现出色，接近GPT-4o的水平。该模型还包括RAG三件套，提升了中文检索和内容生成的质量。模型已开源，量化后仅占用2GB内存，适合端侧设备部署，保障数据安全和隐私。
Qwen3 Embedding
Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型开发的文本表征、检索与排序专用模型，支持 119 种语言，参数规模从 0.6B 到 8B。它能够精准捕捉文本语义，支持多语言处理、高效检索和语义相关性排序，并可通过个性化优化提升用户体验。在 MTEB 等任务中表现优异，适用于智能搜索、推荐系统、问答系统和教育领域等场景。
