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neural-cherche

专注于神经搜索模型微调和快速推理的工具库

Neural-ChercheColBERTSpladeSparseEmbedBM25Github开源项目

Neural-Cherche 是一个专为微调和推理神经搜索模型（如 Splade、ColBERT 和 SparseEmbed）设计的库，兼容多种设备。通过该库，用户可以高效地进行模型微调，并在离线和在线环境中执行推理。此外，Neural-Cherche 提供多种检索器和排序器，支持保存嵌入以避免重复计算，适用于多种信息检索任务，并附有便捷的安装步骤和详细文档。

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介绍相关项目
cherche - 神经搜索和语义检索的开源工具
ChercheGithub安装指南开源项目排序器检索器神经搜索
Cherche是一款开源工具，用于开发神经搜索流水线，支持预训练语言模型和检索器，特点是在于构建端到端检索管道，适用于离线语义搜索。它支持多种检索器和排名模型，包括TF-IDF、BM25、Lunr、DPR等，并与SentenceTransformers和Hugging Face模型兼容。项目提供详细文档和安装指南，欢迎社区参与贡献。
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。
sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
splade - 优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型
BEIR基准GithubSPLADE信息检索开源项目模型训练
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。
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill - 神经稀疏编码模型优化文档检索效率
GithubHuggingfaceOpenSearch变压器模型开源项目文档检索模型神经稀疏编码自然语言处理
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill是一种先进的学习型稀疏检索模型，能将文档编码为30522维稀疏向量。该模型在BEIR基准测试中表现出色，展现了优秀的零样本性能和搜索相关性。其67M的参数量和0.504的平均NDCG@10分数，体现了模型的高效性。结合OpenSearch神经稀疏特性和Lucene倒排索引，可实现快速精准的文档检索。
Splade_PP_en_v1 - SPLADE++稀疏文档检索模型的工业级优化实现
GithubHuggingfaceSPLADE++关键词扩展开源项目文档检索检索效率模型稀疏表示
基于SPLADE++的文档检索模型优化实现，通过FLOPS和令牌预算的调整实现高效检索。模型以bert-base-uncased为基础，在47.27ms的检索延迟下达到37.22的MRR@10性能，适合工业级搜索应用部署。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型，能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术，将段落编码为令牌级嵌入矩阵，在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能，适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API，方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
deepsparse - 优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用
CPU推理DeepSparseGithubLLM支持开源项目模型量化稀疏性
DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时，通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库，DeepSparse支持模型剪枝和量化，在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型，包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外，DeepSparse现已支持高效的LLM推理，对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装，并提供多种API便于部署。
denser-retriever - 多技术融合的企业级AI检索工具
AI检索器Denser RetrieverGithubxgboost向量搜索开源项目机器学习重排序
Denser Retriever是一款企业级AI检索工具，融合关键词搜索、向量数据库与机器学习重排功能，并通过xgboost技术优化。其在MTEB基准测试中表现出色，支持端到端应用，包括聊天机器人和语义搜索。项目支持Python安装，推荐使用Anaconda配置，附有详细文档和开发指南。
cognee - 旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果的开源框架
GithubLLMscognee向量检索图数据库开源项目自然语言处理
cognee是一个先进的开源框架，旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果。该工具支持自我改进，兼容多种本地配置和存储方案，从而助力AI项目的高效实施和灵活扩展。
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