awesome-repositories.com
المدونة
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعحولكيفية ترتيب النتائجالصحافةخادم MCP
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

3 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesDocument Embedding Generations

Processes large document collections and generates millions of embeddings in parallel using Spark or Ray.

Distinct from Large-Scale Data Computation: Distinct from Large-Scale Data Computation: focuses specifically on generating document embeddings at scale for vector search, not general data computation.

Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Document Embedding Generations. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Document Embedding Generations GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • spring-projects/spring-aiالصورة الرمزية لـ spring-projects

    spring-projects/spring-ai

    9,001عرض على GitHub↗

    Spring AI is an application framework for Java that provides a portable, fluent API for integrating AI models, tools, and vector stores into applications. It wraps multiple AI providers behind a common interface, allowing developers to switch between chat, embedding, image, and speech models without changing application code. The framework includes a chainable chat client API similar to WebClient or RestClient, supports both synchronous and streaming interactions, and offers structured output conversion that transforms unstructured AI responses into strongly-typed Java objects. The framework

    Splits large document collections into smaller batches to fit within embedding model token limits.

    Javaartificial-intelligencejavaspring-ai
    عرض على GitHub↗9,001
  • feast-dev/feastالصورة الرمزية لـ feast-dev

    feast-dev/feast

    6,727عرض على GitHub↗

    Feast is an open-source feature store for machine learning that provides a central platform for defining, storing, and serving features across both training and inference workflows. It operates as a declarative system where feature definitions are written as code in Python files, synchronized to a central registry, and made available for low-latency online retrieval or point-in-time correct historical joins for training datasets. The project abstracts storage behind a pluggable architecture, allowing offline and online backends to be swapped without changing retrieval logic, and coordinates ma

    Generates millions of document embeddings in parallel using distributed compute engines like Spark or Ray.

    Pythonbig-datadata-engineeringdata-quality
    عرض على GitHub↗6,727
  • timescale/pgaiالصورة الرمزية لـ timescale

    timescale/pgai

    5,802عرض على GitHub↗

    pgai هو مجموعة أدوات وإطار عمل لـ PostgreSQL مصمم لدمج نماذج اللغات الكبيرة وتضمينات المتجهات (vector embeddings) مباشرة داخل قاعدة البيانات. يعمل كجسر لتنفيذ طلبات نماذج تعلم الآلة وإجراء ترجمات النص إلى SQL ضمن استعلامات قاعدة البيانات القياسية. يوفر المشروع خط أنابيب آلي لتضمين المتجهات يتولى تحميل وتحليل وتقسيم النصوص من الجداول والمستندات غير المهيكلة. يستخدم هذا النظام عاملاً في الخلفية لمزامنة التضمينات تلقائياً مع تغير البيانات المصدرية، ويتضمن أدوات متخصصة لبناء تطبيقات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) ومحركات البحث الدلالي. تغطي مجموعة الأدوات مجالات واسعة تشمل معالجة البيانات غير المهيكلة باستخدام OCR، وإنشاء فهارس دلالية لربط مخططات قاعدة البيانات باللغة الطبيعية، وتنفيذ عمليات بحث عن التشابه عالية الأداء من خلال فهرسة المتجهات وإعادة ترتيب النتائج. كما يتيح إثراء البيانات وتصنيفها والإشراف على المحتوى عن طريق استدعاء نماذج خارجية عبر SQL.

    Manages large-scale batch processing of embeddings with built-in resilience against failures and API rate limits.

    PLpgSQL
    عرض على GitHub↗5,802
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Large-Scale Data Computation
  4. Document Embedding Generations

استكشف الوسوم الفرعية

  • Document Batching for Embedding2 وسوم فرعيةSplitting oversized document collections into smaller groups that fit within an embedding model's token limit. **Distinct from Document Embedding Generations:** Distinct from Document Embedding Generations: focuses on batching documents to respect token limits, not parallel generation at scale.