Lightning-fast RAG for AI agents. 4-layer fusion, ONNX Runtime, sub-200ms search.
Lightning-fast RAG for AI agents. Four-layer retrieval fusion powered by ONNX Runtime. No PyTorch. Sub-200ms warm search. Incremental graph updates. MCP-ready. Most RAG solutions either drag in 2GB+ of PyTorch or limit you to single-layer vector search. VelociRAG gives you four retrieval methods — vector similarity, BM25 keyword matching, knowledge graph traversal, and metadata filtering — fused…
Inferido de los transportes que declara este listado (stdio). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.
La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.
Forge leyó 0 archivos de código de tarball del paquete publicado y no encontró ningún registro de herramientas MCP. La extracción se basa en patrones sobre el código publicado: un servidor que construye su lista de herramientas en tiempo de ejecución, o que solo publica código empaquetado o minificado, no registra nada que esto pueda ver. Tómalo como «no detectado», no como «no expone ninguna».
Lightning-fast RAG for AI agents. Four-layer retrieval fusion powered by ONNX Runtime. No PyTorch. Sub-200ms warm search. Incremental graph updates. MCP-ready. Most RAG solutions either drag in 2GB+ of PyTorch or limit you to single-layer vector search. VelociRAG gives you four retrieval methods — vector similarity, BM25 keyword matching, knowledge graph traversal, and metadata filtering — fused through reciprocal rank fusion with cross-encoder reranking. All running on ONNX Runtime, no GPU, no…
El resolutor de dependencias de Forge solo lee metadatos de npm, así que este paquete de PyPI no tiene árbol resuelto. Es una carencia de cobertura, no un certificado de buena salud.