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rank_bm25

Python实现的BM25文本检索算法库

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。

stark - 大规模半结构化检索基准,推动LLM性能提升
GithubSTaRK大规模开源项目查询数据集检索系统知识基
STaRK提供一个大规模的半结构化检索基准,涵盖产品搜索、学术论文检索和生物医学查询,旨在评估和提升LLM在文本与关系型知识库中的检索效果。该基准含有多样化和现实的查询,要求上下文相关推理,为未来研究提供有力支持。STaRK已在Hugging Face平台发布,并可以通过pip包直接加载,支持用户互动查询的探索性界面。更多详情请访问官方网站。
python - BigML Python库,简化机器学习模型创建与管理
APIBigMLGithubPython绑定开源项目机器学习预测模型
BigML Python库为BigML.io API提供了简洁的接口,支持创建、检索、列出、更新和删除BigML资源。兼容Python 3,具备本地预测功能,该库简化了机器学习流程,便于快速构建和部署预测模型。适用于多种数据驱动的决策场景,使机器学习模型的开发和管理变得更加高效。
fast_vector_similarity - 向量相似度计算库,适用于数据分析、机器学习和统计任务
Fast Vector Similarity LibraryGithubPython绑定开源项目文本嵌入相似性度量高维数据
此库高效计算向量间多种相似度,广泛用于数据分析、机器学习和统计。支持Spearman等级相关系数、Kendall相关系数等多种相似度,提供Python绑定,易于集成。基于Rust开发,采用并行计算和矢量优化,并支持数据采样以提升计算稳健性,兼容现代语言模型生成的高维文本嵌入。
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。
ko-reranker - 基于Amazon SageMaker的韩语文本重排序模型优化指南
Amazon SageMakerGithubHuggingfaceReranker开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
ko-reranker是一个基于BAAI/bge-reranker-large的韩语文本重排序模型,通过直接输出相似度分数优化搜索和问答系统性能。该模型在Amazon SageMaker上使用翻译后的MS MARCO数据集进行微调,在评估指标上优于未经重排序的基线。项目提供了使用Transformers和SageMaker部署模型的指南,适用于需要提高韩语文本检索准确性的应用场景。
splade-v3 - SPLADE-v3稀疏神经信息检索模型的最新进展
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目文本检索机器学习模型自然语言处理
SPLADE-v3是SPLADE系列的最新稀疏神经信息检索模型,基于SPLADE++SelfDistil优化而来。该模型采用KL散度和MarginMSE混合损失函数,每次查询选取8个负样本进行训练。在性能方面,SPLADE-v3在MS MARCO开发集上达到40.2的MRR@10分数,BEIR-13测试中获得51.7的平均nDCG@10。这一成果为稀疏神经信息检索领域树立了新标准。研究人员可以通过GitHub平台获取并应用SPLADE-v3模型,以提升信息检索效果。
fastRAG - 检索增强生成模型的构建与应用探索
ColBERTGithubHaystackLLMONNX RuntimefastRAG开源项目
fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架,集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具,支持在Intel硬件上进行优化,并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能,以及与Haystack v2+的兼容性。
llm-embedder - FlagEmbedding 高性能文本向量化模型助力信息检索与语义搜索
FlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目微调文本嵌入检索增强模型重排模型
FlagEmbedding项目开发了一系列高性能文本向量化模型,可将文本转化为低维密集向量。这些模型在信息检索、文本分类、聚类和语义搜索等任务中表现出色,也可用于构建大语言模型的向量数据库。项目包含BGE和LLM-Embedder等多个中英双语模型,在MTEB和C-MTEB基准测试中均取得第一。FlagEmbedding还提供模型微调代码和性能评估工具,便于进行定制化训练和测试。
usearch - 快速轻量的开源向量搜索引擎
GithubHNSW算法USearch向量搜索引擎多语言支持开源项目相似度搜索
USearch是一个开源的单文件相似性搜索引擎,专注于向量和文本搜索。该引擎比FAISS性能提升10倍,支持多种编程语言和平台。USearch提供SIMD优化和自定义度量功能,具有高内存效率,可从磁盘直接查看大型索引。它兼容多种数据库,适用于语义搜索、聚类等场景,为向量搜索提供了灵活高效的解决方案。
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