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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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GithubHuggingfaceTinyBERTsentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
paraphrase-TinyBERT-L6-v2是基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将句子和段落映射到768维密集向量空间。模型采用轻量级架构，主要应用于语义搜索和文本聚类。支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库进行调用，适用于计算资源受限的应用场景。
bce-reranker-base_v1 - 改进多语言文本排序的跨语种嵌入模型
BCEmbeddingGithubHuggingfaceRAG优化开源项目模型语义表征跨语种重排序模型
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SearchEngine - 现代搜索引擎技术的核心原理与实践指南
Github召回开源项目排序搜索引擎查询词处理相关性
该项目系统地介绍搜索引擎核心技术，包括基础概念、相关性评估、查询处理、召回策略和排序算法。内容涵盖BERT模型在相关性判断中的应用，以及查询词处理和推荐系统的优化方法。项目详细讲解了倒排索引、向量召回、BERT模型应用等关键技术，并探讨了查询词分词、意图识别、排序模型训练等实际问题。通过幻灯片和视频资源，为开发者和研究人员提供搜索引擎技术的深入学习材料，这些内容对于理解和实现现代搜索引擎至关重要。
FlexNeuART - 经典和神经网络信息检索的灵活框架
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FlexNeuART是一个轻量级模块化的信息检索框架，适用于研究、教育和评估。该框架支持多种检索方式，包括密集、稀疏和混合检索，并提供多字段多级正向索引功能。FlexNeuART集成了先进的神经网络和传统模型，支持多GPU训练和推理，以及集成学习。通过Python API，用户可以方便地使用检索器和排序器。在MS MARCO文档排序任务中，FlexNeuART展现了优秀的性能，为信息检索领域的研究和应用提供了灵活而强大的工具。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
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