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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

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。

marqo-fashionSigLIP - 基于SigLIP的时尚图像搜索模型实现多模态检索精准度提升
GithubHuggingfaceSigLIP产品搜索图像分类开源项目时尚检索模型深度学习
Marqo-FashionSigLIP是一个时尚领域多模态嵌入模型,针对服装图像的文本描述、类别、风格等特征进行训练。该模型在检索准确度上较传统fashion-clip提升57%,支持主流深度学习框架,适用于电商图像搜索和商品分类场景。
Marqly - 在线书签管理平台,轻松灵活的内容整理
AI工具Marqly书签管理在线管理移动体验自定义视图
Marqly是一个便捷的线上书签管理工具,提供直观界面,方便用户保存和定制书签与文本。支持多种浏览器扩展,随时随地访问网页,提升移动浏览体验。以丰富功能和用户好评而成为理想的书签管理选择。
Marky - 智能化社交媒体营销解决方案
AI工具内容创作品牌推广用户增长社交媒体营销
Marky是一款AI驱动的社交媒体营销工具,专为提升品牌影响力而设计。其核心功能包括生成高质量品牌内容、多平台(如Facebook、LinkedIn、Instagram等)一键发布和简便的操作界面。通过深度学习算法,Marky能够精准把握用户业务特点,创建个性化内容,实现3.4倍于行业标准的互动率。该工具还提供快速设置、图片编辑、团队协作等功能,并配备全天候客户支持。Marky通过持续更新,不断优化社交媒体营销效果,为企业和个人提供高效的营销解决方案。
vearch - 云原生分布式向量数据库,支持高效相似性搜索
GithubVearch云原生分布式数据库向量搜索开源项目相似度搜索
Vearch是一个提供云原生分布式向量数据库的开源项目,专注于实现嵌入向量的高效相似性搜索。支持混合搜索与标量过滤,具备从百万对象中毫秒级别检索的高性能。同时,Vearch还具备复制和弹性扩展的能力。提供的文档资源包括Restful API、OpenAPI和多语言SDK,适用于构建可视化搜索系统和作为AI内存后端。
orama - 全方位搜索引擎解决方案,支持多设备多接口使用
GeosearchGithubOrama向量搜索开源项目搜索引擎混合搜索
Orama提供全文本、向量和混合搜索功能,适用于浏览器、服务器、移动应用和边缘设备,并且体积小于2KB。主要功能包括向量搜索、混合搜索、筛选器、地理搜索、字段提升、容错和精确匹配。通过插件系统,用户可以扩展功能,支持30种语言的词干提取和标记。Orama易于安装和使用,文档详细并有社区支持,是理想的轻量级搜索解决方案。
marko - 重塑HTML,构建动态响应式Web应用
GithubHTML扩展MarkoWeb开发前端框架开源项目组件化
Marko是一种基于HTML的声明式语言,专为构建现代Web应用而设计。它扩展了HTML语法,增加了条件渲染、列表处理、状态管理和组件化等功能,使开发过程更加直观和高效。Marko支持单文件和多文件组件结构,并提供简洁的替代语法,同时保持与标准HTML的兼容性。作为一个活跃的开源项目,Marko拥有完善的文档和在线试用环境,为开发者提供了便利的学习和使用途径。
marquez - 数据生态系统元数据的收集、聚合和可视化
GithubMarquezOpenLineage元数据服务开源项目数据谱系
Marquez是一个开源元数据服务项目,专注于数据生态系统的元数据处理。该项目提供数据集消费和生产的溯源、作业运行时间和数据集访问频率的可视化,以及数据集生命周期的集中管理。作为LF AI & Data Foundation的毕业项目,Marquez集成了OpenLineage,简化了数据集、作业和运行元数据的收集与查看过程,有助于探索数据依赖关系并优化元数据管理。
marqo-fashionCLIP - 基于CLIP的时尚图像检索与分类开源模型
GithubHuggingfaceMarqo-FashionCLIP图像分类多模态检索开源项目性能评估时尚搜索模型
Marqo-FashionCLIP是一个基于CLIP架构的时尚图像检索和分类模型。模型采用广义对比学习技术,支持处理文本描述、类别、风格、颜色和材质等多维度特征。在Atlas、DeepFashion等6个公开数据集的评测中,该模型在文本到图像检索、类别分类等任务上取得了优异表现。开发者可通过Hugging Face、OpenCLIP或Transformers.js等框架使用此模型。
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。
markup - 基于机器学习的智能文档标注工具 提高NLP任务效率
GithubMarkup开源项目本体映射机器学习标注工具自然语言处理
Markup是一款基于机器学习的在线文档标注工具,专为自然语言处理任务设计。它通过预测性标注技术提供复杂标注建议,提高工作效率。工具集成常用和自定义本体库,支持概念映射。Markup界面友好,适合技术专家和新手使用,能快速将非结构化文档转化为结构化格式。
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