Gaussian_Clef_RAG
把知识块建成高斯分布，用信息几何做毫秒级概率检索
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Star 增长趋势
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整
数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-25 · 当前星标 ★ 254
核心亮点
- 用高斯分布替代平面向量，检索结果自带不确定性度量，排序更贴近概率语义
- Woodbury 加速几何核，缓解高维协方差求逆的性能瓶颈，是其宣称低延迟的关键
- 内置通用语料生成管线，降低搭建实验环境和复现基准的门槛
不足之处
- 早期项目，星标约 254，生产环境验证和长期维护记录有限
- 高斯建模需估计均值与协方差，对短文本或稀疏语料可能不稳定，调参成本高
- 依赖 Cloudflare Clef 路由，离线或自托管场景的可用性需额外评估
适用场景
- 需要检索结果附带置信度、做概率化排序的 RAG 系统
- 研究信息几何、非欧相似度在检索中应用的实验平台
- 对检索延迟敏感、希望用几何核加速的在线问答服务
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Haystack
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