ai-powered-search

照着书敲代码，快速上手构建 AI 搜索与 RAG 系统

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 128 🐛 待处理 9 👀 关注 19
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 423
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，代码库随书籍和课程提供，无在线服务，完全免费。

项目预览

ai-powered-search 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队treygrainger
官网地址https://aipoweredsearch.com
GitHubhttps://github.com/treygrainger/ai-powered-search
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
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★ 423
上线时间2019-12-15 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积91.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

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。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 423

使用教程

难度：进阶 约 35 分钟 部署方式：容器部署 4 步

环境要求

  • Docker
  • JDK 17+
  • Python 3.10+

安装与启动步骤

  1. 1拉仓库

    一本书的配套代码，按章节组织。

    git clone https://github.com/treygrainger/ai-powered-search.git

  2. 2起依赖服务

    搜索引擎与向量库用容器起。

    docker compose up

  3. 3按章节跑示例

    从关键词检索到语义检索逐章递进。

  4. 4对照书里的讲解

    代码与书中章节一一对应，边读边跑效率最高。

如何确认成功

按某一章跑出的检索结果与书中描述的现象一致，例如同义词扩展后召回明显变多

注意事项

  • 它是书的配套代码，不是检索框架，价值在于可运行的示例。
  • 示例覆盖关键词、语义与混合检索三条路线，适合建立整体认识。
  • 依赖较重的搜索引擎，容器方式最省事。
  • 书中的数据集与线上真实数据分布差异大，结论要打折。

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

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