ai-powered-search

照着书敲代码，快速上手构建 AI 搜索与 RAG 系统

这是 Manning 出版社 2025 年出版的《AI-Powered Search》一书的配套代码库，同时服务于同名 Maven 课程。项目聚焦现代检索系统，特别是面向人类用户和 AI 智能体的检索技术。它通过 Jupyter Notebook 形式，系统讲解如何构建基于向量搜索、混合检索、重排序等技术的 AI 搜索应用，解决传统关键词搜索在语义理解、个性化、多模态等方面的不足。核心能力包括：提供可运行的代码示例，覆盖从数据索引、查询理解到结果排序的完整流程；演示如何集成主流向量数据库和 LLM 进行增强检索；并针对智能体场景优化检索策略，提升 RAG 系统的准确性和效率。适合希望深入理解并实践 AI 搜索技术的开发者、数据科学家和产品经理。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 412

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队treygrainger

所属国家

官网地址https://aipoweredsearch.com

GitHubhttps://github.com/treygrainger/ai-powered-search

定价模式free

价格说明开源项目，代码库随书籍和课程提供，无在线服务，完全免费。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型ai,ai-powered-search,click-models,foundation-models,generative-search,hybrid-search,information-retrieval,large-language-models,learning-to-rank,multimodal-search,opensearch,personalized-search,question-answering,reflected-intelligence,search-engine,semantic-knowledge-graphs,semantic-search,solr,vector-database,vector-search

GitHub 星标★ 412

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2019-12-15 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

核心亮点

配套 Manning 畅销书和课程，内容系统且经过编辑打磨，学习路径清晰
代码以 Notebook 形式呈现，可直接运行，降低上手门槛
覆盖从向量检索、混合搜索到重排序的完整现代检索技术栈

不足之处

项目处于早期阶段（400+ 星），文档和社区支持尚待完善
依赖特定书籍章节结构，非书籍读者可能感到碎片化

适用场景

学习如何为 RAG 应用设计高效检索流程
构建面向电商、知识库等场景的语义搜索系统
研究如何让搜索适配 AI 智能体的工具调用需求

替代项目

haystack、langchain、txtai

项目介绍

ai-powered-search 是搜索知识领域的开源项目，由 treygrainger 开发，2019 年首次发布。

它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 585 个项目，GitHub 星标数为 412。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。代码库随书籍和课程提供，无在线服务，完全免费。

它主要面向的使用场景是：学习如何为RAG应用设计高效检索流程。同类可对比的替代方案包括 haystack、langchain、txtai。

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