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anserini

开源可复现信息检索研究工具包

Anserini是基于Lucene开发的开源信息检索工具包,致力于推动可复现的学术研究。该工具包提供从索引构建到结果评估的端到端实验支持,实现了BM25、doc2query-T5、SPLADE等多种先进检索模型。Anserini可应用于各类标准IR测试集,有助于缩小信息检索研究与实际搜索应用之间的差距。

clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具
Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索
clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具,使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入,支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面,适用于学术研究和商业应用。
SimplyRetrieve - 私密轻量化的检索中心生成AI工具
GithubSimplyRetrieve大语言模型开源工具开源项目本地化检索生成
SimplyRetrieve是一款开源的检索中心生成(RCG)平台,提供本地化、轻量级的GUI和API接口。它具有检索调优、私有知识库构建和本地大语言模型访问等功能,旨在推动安全可解释的AI系统开发。该工具可在单个NVIDIA GPU上运行,适合各类机器学习研究人员使用。
anse - 多平台支持的AI聊天工具
AI聊天AnseGithubOpenAIStable Diffusion开源项目插件系统
Anse是一个界面全面优化的AI聊天工具,支持OpenAI等多平台。它提供多种会话模式、安全的会话记录保存功能及一键部署,同时兼容移动端和暗黑模式,致力于提升用户体验。其详细的文档和实时预览功能,使用户能够轻松开始使用和部署。
Annif - 多算法自动主题索引工具包 提升文本分类效率
AnnifGithub开源项目文本分类机器学习自动主题索引自然语言处理
Annif是一个开源自动主题索引工具包,集成多种算法用于文本分类和主题标注。它可高效处理大规模文档,提供REST API,支持多语言,并支持Docker部署。这个工具主要应用于图书馆、档案馆等需要自动化主题分类的机构,能提高索引效率和一致性。Annif项目持续更新,具备完善的文档和活跃的社区支持。
pisa - 高效率大规模文本搜索引擎
GithubPISA信息检索倒排索引开源项目搜索引擎文本检索
PISA是一款开源的高性能文本搜索引擎,专门面向大规模文档集合。该引擎使用C++开发,具备解析、索引和分片等功能,并实现了多种索引压缩方法和查询处理算法。PISA支持构建倒排索引、执行布尔查询和文档排序,适用于信息检索研究及通用搜索系统。它可以处理包含5000万网页文档的大型语料库,并在毫秒级别内返回搜索结果,为研究人员提供了高效的实验平台。
splade - 优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型
BEIR基准GithubSPLADE信息检索开源项目模型训练
SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展,优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码,并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化,显著提升了检索效果。此外,SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用,提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化,SPLADE在域内外测试中表现优异,延迟性能与BM25相当。
metasearch - 高效多源并行搜索工具 实现信息检索效率提升
DockerGithubMetasearch开源项目搜索工具数据源
Metasearch是一个开源的多源并行搜索工具,支持同时检索超过25种数据源,包括AWS、GitHub、Google Drive、Confluence、Jira和Slack等。此工具能显著提高信息检索效率,适合企业内部资源管理。Metasearch支持Docker和Git部署,设置简便,并欢迎社区贡献新的数据源支持。它为企业提供了一个统一的平台,用于快速搜索和访问分散在各种工具和平台上的信息。作为一个轻量级工具,Metasearch仅由约3000行TypeScript代码构成,具有出色的扩展性。
anterion - Anterion开源AI助理,轻松解决工程任务
AIAnterionGithubOpenDevinSWE-agentmicroservice开源项目
Anterion是开源的AI软件工程助理,扩展了SWE-agent的功能,可规划和执行多样化的工程任务,前端设计借鉴OpenDevin。不需要设置或LLM API密钥,支持Linux、Mac OS及Windows的WSL环境,依赖Docker、Python和NodeJS。提供详细的安装教程,易于部署和使用,帮助快速修复错误和原型设计。
simlm-msmarco-reranker - SimLM预训练的高性能密集段落检索模型
GithubHuggingfaceSimLM信息检索密集段落检索开源项目模型自然语言处理预训练模型
simlm-msmarco-reranker模型采用简单的瓶颈架构,通过自监督预训练压缩段落信息。在MS-MARCO等数据集上表现优异,超越ColBERTv2等多向量方法。该模型仅需无标签语料库即可训练,适用于缺乏标记数据的场景。研究人员可以使用此模型计算查询和段落的相关性得分,应用于信息检索和文本排序任务。
elasticsearch-analysis-ansj - Elasticsearch的高性能中文分词插件
ElasticsearchGithubansj中文分词开源项目插件配置
elasticsearch-analysis-ansj是基于ansj分词算法的Elasticsearch中文分词插件。该插件提供多种分词器,支持自定义词典和配置,具备姓名识别、数字识别等功能。插件安装简便,配置灵活,可实现精准中文分词,有效提升Elasticsearch的搜索性能。
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