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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。

deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构
DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理
该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构,与传统的答案引擎不同,它旨在处理大量来源,收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力,适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果,深入了解其架构特点和潜在改进空间。
metasearch - 高效多源并行搜索工具 实现信息检索效率提升
DockerGithubMetasearch开源项目搜索工具数据源
Metasearch是一个开源的多源并行搜索工具,支持同时检索超过25种数据源,包括AWS、GitHub、Google Drive、Confluence、Jira和Slack等。此工具能显著提高信息检索效率,适合企业内部资源管理。Metasearch支持Docker和Git部署,设置简便,并欢迎社区贡献新的数据源支持。它为企业提供了一个统一的平台,用于快速搜索和访问分散在各种工具和平台上的信息。作为一个轻量级工具,Metasearch仅由约3000行TypeScript代码构成,具有出色的扩展性。
msmarco-bert-base-dot-v5 - BERT语义搜索模型 用于高效文本编码和相似度计算
BERTGithubHuggingfaceMS MARCO数据集sentence-transformers嵌入向量开源项目模型语义搜索
msmarco-bert-base-dot-v5是一个语义搜索模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型将文本映射到768维向量空间,在MS MARCO数据集上训练而成。它能高效进行文本编码和相似度计算,支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库集成使用。这个模型适用于语义搜索等多种自然语言处理任务,为开发者提供了便捷的文本分析工具。
MarginaliaSearch - 实验性开源搜索引擎 探索互联网人性化和非商业化方向
GithubMarginalia Search互联网发现实验性开源项目搜索引擎
MarginaliaSearch是一个创新开源搜索引擎项目,致力于开发新的互联网内容发现方法。作为实验性工坊和公共服务,该项目旨在突出互联网的人性化和非商业化特征。MarginaliaSearch采用低成本硬件和精简运营模式,提供独特搜索体验。支持自托管部署,可用于个人数据检索。项目未来计划通过赠款、捐赠和商业API授权维持发展。
MS-MARCO-Web-Search - 大规模网络数据集推动搜索与机器学习研究进展
GithubMS MARCO Web Search信息检索开源项目搜索引擎数据集机器学习
MS-MARCO-Web-Search是一个基于ClueWeb22的大规模网络数据集,包含数百万真实查询点击标签。它提供丰富的文本、视觉和语义信息,设置了嵌入模型、嵌入检索和端到端检索三个挑战任务。该数据集旨在推动机器学习和信息检索系统研究,并验证方法在大规模数据上的有效性。
opensearch-neural-sparse-encoding-v1 - 跨平台高效搜索的稀疏检索模型
GithubHuggingfaceLucene倒排索引MS MARCO数据集OpenSearch开源项目查询扩展模型稀疏检索
此开源项目展示了一个学习型稀疏检索模型,通过将查询和文档编码为稀疏向量,提供高效的搜索解决方案。模型在MS MARCO数据集上进行训练,并在BEIR基准测试中展示了优良的搜索相关性与推理速度。支持OpenSearch神经稀疏功能,能与Lucene倒排索引结合,进行高效的索引与搜索。该项目提供多个模型版本,适应不同的数据集与应用需求。使用者能在OpenSearch集群内或通过HuggingFace模型API进行模型的外部运行。
milvus - 支持嵌入相似性搜索与AI应用的开源的云原生向量数据库
AI应用GithubMilvus向量数据库嵌入相似搜索开放源代码开源项目
Milvus是一个开源向量数据库,专为提高嵌入相似性搜索和AI应用的效率。2.0版本采用云原生设计,支持存储与计算分离,全无状态组件提升弹性与灵活性。主要功能包括毫秒级查询、简化非结构化数据管理、高可靠性、强扩展性和混合搜索等。已有超过1000家企业用户和27000+ GitHub星标,并受到活跃的开源社区支持。
MarkLLM - 支持多种算法和可视化功能的LLM水印开源工具包
GithubMarkLLMPython包大语言模型开源工具包开源项目水印技术
MarkLLM是一个开源工具包,致力于支持大规模语言模型 (LLM) 的水印研究和应用。它提供一个统一的平台,支持九种不同的水印算法,还包括自定义可视化工具和详尽的评估模块,便于研究人员和普通用户对水印技术的访问、理解和评估。
headless-vector-search - 无头向量搜索解决方案,提升文档检索效率
Edge FunctionsGitHub ActionsGithubHeadless Vector SearchOpenAISupabase开源项目
该项目提供了一种向量搜索功能,旨在提高文档站点的检索效率。作为无头软件,它可以轻松集成到现有网站中。项目通过初始化数据库中的架构,并借助GitHub Action将Markdown文档转换为向量存储。在Supabase和OpenAI技术的支持下,系统处理用户查询并生成类似ChatGPT的响应。配置简单,只需几步即可完成设置。目前已在Supabase官方文档站点得到应用。
toolmark.ai - 简化AI应用开发的拖放式工具构建平台
AI工具AI工具构建器AI应用toolmark.ai拖放界面无代码开发
toolmark.ai是一个AI工具构建平台,提供拖放式界面和多种AI模型支持。用户可创建生成文本、图像、语音的应用,开发Chrome扩展和网站小工具。平台支持自定义提示和品牌风格匹配,适用于营销、创业和开发领域。此外,平台还提供市场功能,允许用户销售自创AI工具。
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