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splade

优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型

SPLADE信息检索训练BEIR基准模型Github开源项目

SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展，优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码，并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化，显著提升了检索效果。此外，SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用，提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化，SPLADE在域内外测试中表现优异，延迟性能与BM25相当。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
solr - 开源高性能搜索引擎
Apache SolrGithub企业级开源开源项目搜索平台高性能
Apache Solr是基于Lucene的开源搜索引擎，提供高效的全文检索和实时索引功能。支持分布式搜索、灵活配置、容器化部署和集群管理。Solr具备强大的搜索和分析能力，适用于企业、电商和数据分析等场景。其丰富的功能（如facet搜索）、卓越的性能和高扩展性可满足复杂的搜索需求。凭借易用的管理界面，Solr成为构建现代搜索应用的理想选择。
pisa - 高效率大规模文本搜索引擎
GithubPISA信息检索倒排索引开源项目搜索引擎文本检索
PISA是一款开源的高性能文本搜索引擎，专门面向大规模文档集合。该引擎使用C++开发，具备解析、索引和分片等功能，并实现了多种索引压缩方法和查询处理算法。PISA支持构建倒排索引、执行布尔查询和文档排序，适用于信息检索研究及通用搜索系统。它可以处理包含5000万网页文档的大型语料库，并在毫秒级别内返回搜索结果，为研究人员提供了高效的实验平台。
NeumAI - 优化大规模检索增强生成的开发者数据平台
GithubNeum AIRAG向量数据库大语言模型开源项目数据平台
Neum AI是一个数据平台，帮助开发者利用检索增强生成（RAG）技术。它从现有数据源提取数据，生成向量嵌入，并导入向量数据库进行相似性搜索。平台具有高吞吐量分布式架构，处理数十亿数据点，内置数据连接器和实时同步功能，确保数据最新，并支持元数据混合检索，提供全面的RAG解决方案。
Quest - 长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架
GithubKV缓存Quest开源项目注意力机制稀疏性长上下文LLM推理
Quest是一个创新的长文本LLM推理框架，通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术，显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围，并利用Query向量评估页面重要性，仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明，Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍，推理延迟降低2.23倍，同时在长依赖任务中保持高精度。
dragon-plus-context-encoder - 基于BERT的密集检索器实现多样化文档检索
BERTDRAGON+GithubHuggingface密集检索开源项目模型模型训练特征提取
dragon-plus-context-encoder是一个基于BERT的密集检索器，由RetroMAE初始化并在MS MARCO语料库上进行了进一步训练。该模型使用非对称双编码器结构，在MARCO Dev和BEIR基准测试中分别达到39.0和47.4的得分。通过HuggingFace Transformers，研究人员可以轻松使用该模型进行查询和上下文编码，实现文本相似度计算和文档检索。此外，项目还提供了基于RoBERTa的变体，为不同需求的用户提供了选择。
snowflake-arctic-embed-s - 开源语义搜索模型实现文本匹配分类与相似度分析
GithubHuggingfaceMTEB分类任务开源项目数据集机器学习模型模型评估
snowflake-arctic-embed-s是一个开源语义搜索模型，用于文本匹配、分类和相似度计算。模型通过MTEB基准测试评估，覆盖Amazon评论分类、问答检索和文本聚类等场景。支持多语言处理，适用于搜索引擎、推荐系统和文本分析等应用场景。
txtai - 集成语义搜索的高效嵌入式数据库解决方案
GithubLLMtxtai大型语言模型嵌入式数据库开源项目语义搜索
txtai是一个功能全面的嵌入式数据库，不仅支持语义搜索和大语言模型协同工作，还提供全流程语言模型任务处理。特色功能包括支持SQL的矢量搜索、主题建模和增强生成检索等。txtai可以在本地运行，也可以通过容器编排进行扩展，并提供多语言API绑定，以便用户快速部署和使用。
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。
searchGPT - 基于大型语言模型（LLM）的开源搜索引擎，支持网络和文件内容实时搜索
GithubsearchGPT大型语言模型开源项目文件内容搜索问答系统
searchGPT是一款基于大型语言模型（LLM）技术的开源搜索引擎，提供自然语言回答功能。支持实时网络和文件内容搜索，集成OpenAI与GooseAI等LLM技术。简洁直观的界面提升用户体验。了解更多项目架构、未来发展及安装和运行指南，欢迎开发者贡献代码，特别是前端开发者。探索searchGPT的自然语言处理和搜索引擎创新优势。
deepseek-moe-16b-base - 采用稀疏混合专家架构的开源大语言模型
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DeepSeek MoE 16B Base是一个基于稀疏混合专家(MoE)架构的开源大语言模型，支持商业应用。模型使用bfloat16格式，可通过Transformers库调用，擅长文本生成和补全。它采用查询-键值对映射的注意力机制，高效处理自然语言处理任务。该项目遵循MIT许可，提供详细文档和示例代码，便于开发者集成使用。
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