rank_bm25

Python实现的BM25文本检索算法库

BM25 搜索引擎文档排序相关性算法文本处理 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

bm25s - 为文本检索提供极速Python BM25实现

BM25ElasticsearchGithubPythonScipy开源项目文本检索

BM25S为基于Python的文本检索排名函数，使用Scipy稀疏矩阵实现快速响应。其性能显著优于传统库，支持多种BM25变体，提供灵活API及Hugging Face集成，适合大规模数据的内存效率处理。

FlashRank - 为优化搜索和检索流程设计的超轻量的Python库

FlashRankGithub开源项目模型神经网络跨编码器重排序

FlashRank是一款极速、超轻量的Python库，专为优化搜索和检索流程设计。基于最新的SoTA大规模语言模型和交叉编码器，支持多种再排序模式并能在常规CPU上运行。模型轻至4MB，适合AWS Lambda等无服务器环境，有效减低运行成本，提升处理效率。适合多样化的部署场景和搜索策略，是提升搜索效率的优选工具。

metarank - 实时个性化搜索和推荐服务，优化CTR和用户体验

GithubMetarank个性化开源开源项目排序服务推荐系统

Metarank是一个开源排名服务，帮助构建个性化的语义/神经搜索和推荐系统。通过整合点击和购买等客户信号，该服务可以优化搜索结果和推荐内容，实现最大化CTR。其快速性能支持大规模结果集的重新排序，并提供开箱即用的排名信号计算，节省开发时间。与多种流处理系统集成，Metarank能处理大量RPS，支持横向扩展。另外，用户可以使用LLM，在搜索查询中理解其真实含义，提供更智能的搜索解决方案。

ranking - TensorFlow平台上的学习排名技术库

GithubTensorBoardTensorFlow Ranking学习排序开源项目排序模型深度学习

TensorFlow Ranking是一个适用于学习排名（LTR）技术的开源库，基于TensorFlow平台。该库包括点对、成对和列表损失函数，以及各类排名指标如平均倒数排名（MRR）和标准折扣累积增益（NDCG）。它提供了群组评分功能和LambdaLoss的实现，用于优化排名指标。此外，它还支持从偏见反馈数据中进行无偏学习。该库旨在为学术研究和工业应用提供一个开放、便捷的平台。用户可通过教程和演示快速入门，无需复杂安装。

elasticsearch-learning-to-rank - Elasticsearch搜索结果排序优化插件

ElasticsearchGithub开源项目排名模型搜索相关性机器学习特征存储

elasticsearch-learning-to-rank是一款专为Elasticsearch设计的搜索结果排序优化插件。它能够存储查询模板作为特征，记录相关性分数用于离线模型训练，并支持存储多种类型的排序模型。该插件可利用存储的模型对搜索结果进行智能排序，已在维基媒体基金会等多个知名机构的搜索系统中得到应用。插件支持线性模型、XGBoost和RankLib等多种算法，为开发者提供了灵活的排序优化方案。

pytextrank - 基于图算法的Python自然语言处理与知识图谱工具

GithubPyTextRankspaCy图算法开源项目文本摘要自然语言处理

PyTextRank 是一个Python实现的TextRank算法库，作为spaCy管道扩展，专注于图形化自然语言处理和知识图谱应用。它支持短语提取、低成本抽取式摘要，方便将非结构化文本转化为结构化信息。

allRank - 深入的PyTorch排序学习框架，支持多种神经网络模型

GithubPyTorchallRank学习排序开源项目损失函数评估指标

allRank是一个基于PyTorch的框架，旨在简化神经排序学习模型的实验。它提供多种损失函数和评分函数，并支持常用评估指标如NDCG和MRR。该框架支持添加自定义损失和配置模型与训练流程，适用于研究和工业应用。同时支持GPU和CPU架构，并集成了Google云存储功能。

LLMRank - 大语言模型在推荐系统排序中的应用与挑战

GithubLLMRank偏见大语言模型开源项目推荐系统零样本排序

LLMRank项目聚焦大语言模型在推荐系统排序中的潜力。研究采用指令跟随方法，将用户行为历史和候选项整合到自然语言模板中。实验结果显示，大语言模型具备强大的零样本排序能力，但在处理用户历史顺序信息时面临挑战。通过设计特定提示策略，可有效提升排序表现。此外，项目还深入分析了排序过程中的偏见问题，并提出了相应的解决方案。

mxbai-rerank-xsmall-v1 - 轻量级多语言搜索重排序模型

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型重排自然语言处理

mxbai-rerank-xsmall-v1是一个轻量级多语言搜索重排序模型（reranker）。该模型基于transformers.js实现，可在浏览器中运行，支持多种语言。它在保持小巧的同时，能有效提升搜索结果相关性。这个开源项目适用于需要快速、精准重排序的应用场景，为开发者提供了灵活的定制和集成选项。

RankGPT - 利用大语言模型优化信息检索排序

GithubRankGPT信息检索大语言模型开源项目排序指令蒸馏重排序

RankGPT项目研究如何利用ChatGPT等大语言模型改进信息检索排序。该项目提出指令排列生成技术和滑动窗口策略，解决了长文本排序问题。实验表明，这种方法在多个基准测试中性能显著。项目还开发了模型蒸馏技术，将大语言模型能力迁移到小型模型，提高了实用性。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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