RAG 与检索

AgentScope 围绕模型推理与工具调用构建智能体，提供上下文管理、事件流、记忆和权限控制。 JevClassifierModel 通过 TypeSafe SDK 将 Jev 分类器接入这一通用智能体框架。

可搜索记忆帮助跨智能体找回决策原因、调试背景和功能历史，Markdown 始终是事实源。 可选的 Jev 重排通过远程 TypeSafe API 调整记忆搜索结果顺序，无需下载本地重排模型。

PyGPT 是适用于 Linux、Windows 和 macOS 的多服务商桌面助手，提供聊天、智能体、RAG 和工具集成。 Jev 插件公开 jev_evaluate(state, questions)，将 Choice、Score 或 Noul 结果返回给当前模型。

OpenInference 提供 AI 应用追踪规范和插桩，覆盖模型调用、检索及外部工具。 TypeSafe 集成将 systemOne 调用记录为 span，含 JSON 输入输出、模型与词元用量；示例覆盖 Choice、Noul 和 Score。

RAG-Fusion 生成多个查询变体，再用倒数排名融合合并结果，寻找单一查询可能遗漏的资料。 Jev 是评估流程中的可选重排器，相关实验需要 JEV_API_KEY；原始演示仍只使用向量检索。 可用评估工具在 NFCorpus 上比较检索策略；混合流程结合 BM25、向量检索、结果融合和重排。

Hermes Jev Skills 提供模型路由、搜索、记忆筛选、消息分流和浏览器操作等可复用技能。 Jev 负责选择模型、排序检索片段等有界决策；宿主模型负责生成文字。 技能适用于 Hermes、Claude Code 和 Codex；影子模式只记录路由决策，不切换模型。

hippo-memory 用 SQLite 保存智能体记忆、记录来源，并依据反馈抑制错误记忆。 可选的 Jev 重排器为召回记忆排序，默认关闭。 智能体可通过命令行或 MCP 存取记忆，在不同编程工具间共享。

Distill 是终端编程框架，支持 Grok、Codex 订阅和 OpenAI 兼容模型。 Jev 配置项涵盖模型层级、技能建议和记忆排序；权限仍由框架管理。 在 Model tiers 中配置主模型、推理模型和辅助模型；主模型负责每个会话和步骤。

工具提取文档内容并在 Qdrant 建索引，规划提纲后根据本地资料逐节研究。 Jev 判断并重排检索片段、评估证据缺口；独立大语言模型负责规划、查询和写作，Python 控制重试。

RAGElo is a set of tools that helps you selecting the best RAG-based LLM agents by using an Elo ranker

Jev-Mem: System-One Controlled Agentic Memory

Automatic project memory for Claude Code. Also works with Cursor and Codex.

An AI bot with RAG capability for Topics, Chat & Customer Support in Discourse, currently powered by OpenAI

暂无项目说明。

Persistent local memory for AI coding agents — Claude Code, Codex CLI, Cursor, any MCP client. Temporal knowledge graph, procedural memory, AST codebase ingest, cross-project analogy. LongMemEval R@5 95.1%, LoCoMo 0.607, BEAM 1M 0.448. 74 MCP tools, 9 IDEs, 100% local.

A library integrating embedding and reranker models from OpenAI, SentenceTransformers etc for semantic search in vector database.

A simple semantic cache implementaion. It caches responses from an LLM based on semantic similarity.

Jev-powered relevance filtering and reranking for RAG in Python.

A standalone local-only Python MCP server that gives any IDE persistent, workspace-isolated memory. works with any IDE supporting MCP servers

The invalidation layer for AI memory. Every fact gets a lease; new evidence ends it. Built on TypeSafe Jev.

Jev-powered conversation memory: find past sessions and revisit decisions with original sources. A macOS workspace for OpenAI Codex. Manage AI conversations and agents, explore code with CodeGraph, and work with Git, Ghostty terminals, and Apple Notes in one app.

Reproducible benchmark for measuring Jev reranking quality, latency, and cost in RAG

Jev-assisted file retrieval and request caching for faster Pi workflows

Coding-agent memory where every fact is a verbatim quote graded by TypeSafe Jev's calibrated confidence. Local-first, SQLite receipts, zero dependencies.