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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。

mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库
CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型
MLGB是一个Python库,集成了50多种CTR预测和推荐系统模型,兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API,方便快速调用复杂模型。通过代码优化,MLGB实现了高效性能,为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。
terrier-core - 开源大规模文档检索引擎平台
GithubTerrier信息检索开源软件开源项目搜索引擎文本检索
terrier-core是一个开源搜索引擎平台,专为大规模文档集合设计。它提供先进的索引和检索功能,支持快速开发和评估大规模检索应用。该平台兼容TREC和CLEF测试集,适用于文本检索研究。最新版本集成Python接口PyTerrier,便于在Jupyter或Colab环境中进行实验。
scout - Python开发的轻量级搜索服务器,集成全文搜索与文档数据库
GithubPythonRESTfulSQLiteScout全文搜索开源项目
Scout是一款基于Python和SQLite的RESTful搜索服务器。它集成了全文搜索和文档数据库功能,支持多索引、密钥认证和元数据过滤。Scout特点包括轻量级设计、易于部署、支持文件附件和多种排序算法。该项目以低资源占用和简单配置著称,为开发者提供了高效且功能丰富的搜索解决方案。
tantivy - Rust编写的快速全文搜索引擎库
GithubRustTantivy全文搜索引擎开源开源项目性能
Tantivy是一个Rust编写的全文搜索引擎库,提供类似Apache Lucene的功能。它支持全文搜索、多语言分词、BM25评分和自然语言查询。Tantivy以快速性能和低启动时间见长,适合构建各类搜索应用。该库具备增量索引、多线程处理、压缩存储等特性,为开发者提供了构建搜索引擎的灵活选择。
bench - LLM性能评估与工作流标准化工具
BenchGitHubGithubLLMpython开源项目评估
Bench是一款适用于生产环境的LLM评估工具,支持比较不同的LLM、提示词和生成超参数(如温度和令牌数量)。它提供统一接口,实现LLM评估流程标准化,可测试开源LLM在特定数据上的表现,并将排行的排名转化为实际用例评分。用户可以安装Bench、创建并运行测试套件,通过本地UI查看结果。
Github-Ranking - GitHub开源项目星标与复刻数量排行榜
GitHubGithub代码仓库开源项目排名编程语言
Github-Ranking是一个自动更新的GitHub开源项目排行榜,根据星标和复刻数量对项目进行排序。涵盖JavaScript、Python、Java等多种编程语言,定期更新数据。该排行榜帮助用户快速了解各领域热门开源项目,发现优质资源,把握技术趋势。开发者和技术爱好者可以利用此工具发现和学习最新的开源项目。
colbertv2.0 - 基于BERT的大规模文本快速检索模型
ColBERTGithubHuggingface向量检索开源项目搜索模型模型深度学习自然语言处理
ColBERT v2是一个开源的文本检索模型,基于BERT架构,采用细粒度上下文后期交互技术。它能在毫秒级内对大规模文本集合进行快速准确的搜索,同时保持高质量检索结果。该模型支持索引构建、检索搜索和模型训练等功能,并提供预训练模型和Python API。ColBERT v2在GitHub上持续更新,适用于需要高效文本检索的应用场景。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
iresearch - 高性能独立搜索引擎库
GithubIResearch开源项目搜索引擎文档查询索引
iresearch是一个独立搜索引擎库,提供索引和存储功能。支持多版本数据管理和并发读写,通过writer接口索引,reader接口查询。查询使用树状结构,支持自定义排序插件。由多个独立段组成,包含元数据、字段信息、词典、倒排索引等。提供灵活的文档和字段抽象,以及目录、写入器、读取器等核心组件。采用C++开发,支持多种编译器,并有Python封装。
LLM4IR-Survey - 大语言模型在信息检索领域的应用研究综述
GithubLLM信息检索开源项目查询重写检索器重排序
LLM4IR-Survey项目汇集了大语言模型在信息检索领域应用的相关研究论文。项目涵盖查询重写、检索、重排序、阅读理解和搜索代理等方向,全面展示大语言模型在信息检索各环节的应用。 该资源持续更新,反映最新研究进展和创新应用,为该领域的研究人员和从业者提供重要参考。
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