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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
RankRaven - AI搜索引擎品牌排名跟踪与分析平台
AI工具AI搜索引擎优化AI模型比较SERP跟踪关键词排名品牌表现监控
RankRaven为品牌在AI搜索引擎中的表现提供全面跟踪服务。支持OpenAI ChatGPT、Google Bard和Microsoft Bing等多个AI模型，实现每日排名更新和多语言跟踪。通过创建提示和添加关键词，系统自动分析AI模型回答中的关键词出现情况。适用于个人用户、企业团队和代理机构，助力优化AI搜索引擎优化策略。RankRaven提供直观的数据分析图表，展示排名变化趋势，方便用户比较与竞争对手的表现差异。此外，系统支持40多种语言的自动翻译，便于全球化品牌监控不同地区的AI搜索表现。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架，支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架，能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型，或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务，同时还支持使用现成模型或对其进行微调，基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发，帮助用户解决复杂的NLP问题。
jina-reranker-v1-tiny-en - 快速文本重排序解决方案，支持最长8192个token处理
ALiBiGithubHuggingfaceJina AIreranker开源项目文本分类模型知识蒸馏
jina-reranker-v1-tiny-en在JinaBERT模型基础上通过知识蒸馏技术实现高效文本重排序，支持最长8192个token的处理，适用于高速度需求场景，并确保结果的准确性。提供多种接入方式，包括Jina AI Reranker API、sentence-transformers库及transformers.js等。该模型表现优异，确保搜索结果的相关性和准确性。
BambooAI - 利用大语言模型简化数据分析与交互
BambooAIGithubPython编程大语言模型开源项目数据分析自然语言处理
BambooAI是一款轻量级库，利用大型语言模型（LLMs）提供自然语言交互性能，支持数据集查询、互联网搜索和外部API集成。用户可通过简单的英语输入生成并执行数据分析和可视化的Python代码，无需广泛的编程知识。该工具旨在简化数据分析流程，提高数据分析师的工作效率。
ID Ranking - AI驱动的免费SEO工具集合与优化解决方案
AI工具AI技术SEO工具关键词研究搜索引擎网站优化
ID Ranking提供多种免费AI驱动的SEO工具，包括关键词规划、排名检查、密度分析和搜索引擎爬虫模拟器。平台还集成了HTTP状态检测、域名IP转换、图片编辑、反向图片搜索和视频下载等功能。通过先进的爬虫和AI技术，ID Ranking致力于解决从关键词研究到内容生成再到排名监控的全链路SEO问题，为用户提供全面的搜索引擎优化解决方案。
marqo - 向量搜索引擎 ，实现文本和图像内容的矢量化处理及检索
GithubMarqo向量搜索嵌入生成开源项目数据索引机器学习
Marqo 作为全面的端到端向量搜索引擎，不仅实现文本和图像内容的矢量化处理及检索，更支持最新机器学习模型。其简洁的API设计允许开发者轻松实行多样的语义搜索操作，且无需独立处理数据嵌入问题。Marqo 的云服务部署有效降低响应时间，同时提供可伸缩的计算资源、持续可靠的服务及全时技术支持。
bge-small-en-v1.5-onnx-Q - BGE小型英文模型的量化ONNX版本用于文本分类和相似度搜索
FastEmbedGithubHuggingfaceONNX开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义相似度
bge-small-en-v1.5-onnx-Q是BAAI/bge-small-en-v1.5模型的量化ONNX版本,专门用于文本分类和相似度搜索。该模型提供高效的文本嵌入功能,可快速生成文档向量表示。借助FastEmbed库,开发者能轻松使用此模型进行文本嵌入,为信息检索和文本聚类等任务奠定基础。这个小巧高效的模型适用于多种应用场景,可满足不同的文本处理需求。
Splade_PP_en_v1 - ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索
GithubHuggingfaceONNXSplade开源项目文本分类模型相似度搜索稀疏向量编码
Splade_PP_en_v1是一个文本分类和相似度搜索模型的ONNX实现版本。模型基于FastEmbed框架运行，可将输入文本转换为稀疏向量表示，适用于文本检索和相似度计算。项目支持Python API接口调用，可进行批量文本处理，采用Apache-2.0开源许可证。
BCEmbedding - 双语跨语言嵌入模型提升检索增强生成效果
BCEmbeddingGithubRAG双语开源项目语义表示跨语言
BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型，针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件，分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能，支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口，可直接集成到RAG系统中，已在实际产品中得到应用验证。
all_miniLM_L6_v2_with_attentions - 基于MiniLM的句子相似度搜索增强模型
GithubHuggingfaceMiniLMONNXQdrant句子相似度开源项目模型模型嵌入
基于MiniLM-L6-v2架构开发的句子相似度模型，通过整合注意力权重机制增强了文本搜索能力。模型采用ONNX格式发布，可与FastEmbed库无缝集成，支持稀疏嵌入生成，在大规模文本检索场景中表现出色。该模型针对BM42搜索进行了特别优化，能有效提升检索准确度。
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