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pyserini

Python信息检索工具包 支持多种检索模型

Pyserini是一个Python信息检索工具包,支持稀疏和密集表示检索。该工具包集成了Anserini和Faiss库,可用于多阶段排序的首轮检索。Pyserini提供预构建索引、查询、评估脚本等功能,方便在标准IR测试集上复现实验。它支持传统词法模型、学习型稀疏检索模型、密集检索模型及混合检索模型,并有详细的使用指南。

rank_bm25 - Python实现的BM25文本检索算法库
BM25Github开源项目搜索引擎文本处理文档排序相关性算法
Rank-BM25是一个开源的Python文本检索库,实现了多种BM25算法变体,如Okapi BM25、BM25L和BM25+。该项目提供简洁的API,支持文档索引、评分和排序。用户可自行处理文本预处理,灵活应用于各类检索任务。Rank-BM25适合构建小型搜索引擎或用于信息检索研究,具有易用性和可扩展性。
redis-arXiv-search - 简洁高效的arXiv论文语义搜索工具
GithubRedisarXiv单页应用向量搜索嵌入开源项目
基于Redis Vector Search技术,实现高效的arXiv论文语义搜索。项目结合FastAPI、React和Docker等技术,并支持HuggingFace、OpenAI和Cohere的向量嵌入模型。用户只需简单设置,即可通过本地或云端的Redis部署轻松运行和定制该应用。
arxiv.py - Python实现的arXiv学术资源检索工具
APIGithubPythonarxiv开源项目科研工具论文检索
arxiv.py是一个为arXiv API设计的Python包装器,提供简洁的接口用于检索和下载学术论文。支持关键词和ID搜索,涵盖物理、数学、计算机科学等多个领域。通过自定义客户端配置,可优化查询性能,提高资源检索效率。该工具适用于需要批量获取arXiv论文的研究人员和开发者,简化了学术资源管理流程。
RediSearch - 准确的全文搜索与查询索引模块
GithubRediSearchRedis全文搜索开源项目查询索引
RediSearch提供查询、二级索引和全文搜索功能,使用压缩倒排索引实现快速检索和低内存消耗。功能特性包括精确短语匹配、模糊搜索和数字过滤等,显著增强Redis的应用。支持前缀匹配、布尔查询和自动补全,适用于包括中文在内的多种语言查询。可以通过简单步骤快速部署,支持Docker镜像和Redis云服务。拥有丰富的客户端库,适用于多种编程语言。
deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构
DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理
该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构,与传统的答案引擎不同,它旨在处理大量来源,收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力,适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果,深入了解其架构特点和潜在改进空间。
SerpentAI - 强大的游戏代理框架,提供机器学习与AI研究的工具
GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门
Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架,专为开发者打造,以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具,同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用,并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统,采用开源MIT许可证,并探索为非技术用户提供Steam分发。
tantivy-py - Tantivy全文搜索引擎的Python接口
GithubPython绑定RustTantivy全文搜索引擎开源项目
tantivy-py是Tantivy全文搜索引擎的Python接口,为Python开发者提供了使用Rust编写的高性能搜索功能。该项目可通过pip安装,并提供详细文档。tantivy-py适合需要在Python项目中集成强大搜索能力的开发者使用。
Search-Engines-Scraper - Python多搜索引擎结果采集库 支持Google、Bing等平台
GithubPython库search_enginesweb抓取多引擎搜索开源项目搜索引擎
Search-Engines-Scraper是一个功能丰富的Python库,用于从Google、Bing、Yahoo等多个搜索引擎查询和收集结果。这个工具支持HTML、CSV、JSON等多种输出格式,提供搜索过滤器和代理设置功能,还能采集暗网链接。它易于扩展,兼容Python2和Python3,为开发者提供了灵活的搜索结果采集方案。开发者可以通过命令行使用,或将其集成到其他Python项目中。需注意,使用此工具可能违反某些搜索引擎的服务条款。
Splade_PP_en_v1 - SPLADE++稀疏文档检索模型的工业级优化实现
GithubHuggingfaceSPLADE++关键词扩展开源项目文档检索检索效率模型稀疏表示
基于SPLADE++的文档检索模型优化实现,通过FLOPS和令牌预算的调整实现高效检索。模型以bert-base-uncased为基础,在47.27ms的检索延迟下达到37.22的MRR@10性能,适合工业级搜索应用部署。
awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展
Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型
该项目汇集了信息检索领域预训练模型相关的重要论文资源。内容涵盖第一阶段检索、重排序、联合学习等核心技术,以及大语言模型应用和多模态检索等前沿主题。项目提供了全面的文献综述,有助于研究人员和从业者了解该领域的最新进展和发展方向。资源列表系统梳理了稀疏检索、密集检索等关键技术,为相关研究提供了宝贵的参考。
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