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terrier-core

开源大规模文档检索引擎平台

terrier-core是一个开源搜索引擎平台,专为大规模文档集合设计。它提供先进的索引和检索功能,支持快速开发和评估大规模检索应用。该平台兼容TREC和CLEF测试集,适用于文本检索研究。最新版本集成Python接口PyTerrier,便于在Jupyter或Colab环境中进行实验。

iresearch - 高性能独立搜索引擎库
GithubIResearch开源项目搜索引擎文档查询索引
iresearch是一个独立搜索引擎库,提供索引和存储功能。支持多版本数据管理和并发读写,通过writer接口索引,reader接口查询。查询使用树状结构,支持自定义排序插件。由多个独立段组成,包含元数据、字段信息、词典、倒排索引等。提供灵活的文档和字段抽象,以及目录、写入器、读取器等核心组件。采用C++开发,支持多种编译器,并有Python封装。
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。
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。
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。
colbertv2.0 - 基于BERT的大规模文本快速检索模型
ColBERTGithubHuggingface向量检索开源项目搜索模型模型深度学习自然语言处理
ColBERT v2是一个开源的文本检索模型,基于BERT架构,采用细粒度上下文后期交互技术。它能在毫秒级内对大规模文本集合进行快速准确的搜索,同时保持高质量检索结果。该模型支持索引构建、检索搜索和模型训练等功能,并提供预训练模型和Python API。ColBERT v2在GitHub上持续更新,适用于需要高效文本检索的应用场景。
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。
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。
semantra - 智能语义搜索 深入挖掘文档核心内容
GithubSemantra命令行工具嵌入模型开源项目文档分析语义搜索
Semantra是一款开源的语义搜索工具,专注于本地文档内容分析。它支持处理文本和PDF文件,通过交互式Web界面提供精准的语义查询功能。Semantra采用多种嵌入模型,可根据需求进行定制,并确保数据隐私和安全。这一工具适用于各类专业人士,如记者、研究人员、学生和历史学家等,帮助他们在大量文档中快速定位关键信息,提升工作效率。
ai-powered-search - 现代搜索引擎的AI驱动技术实践
AI搜索引擎Apache SolrGithub开源项目机器学习自然语言处理语义搜索
AI-Powered Search项目展示了现代搜索引擎的AI驱动技术,包括语义搜索、检索增强生成和个性化搜索等。项目基于Python和PySpark开发,支持多种搜索引擎和向量数据库。通过Docker容器和Jupyter Notebooks,开发者可以实践《AI-Powered Search》一书中的代码示例,深入学习构建智能搜索引擎的先进技术。
retriv - Python实现的多功能搜索引擎库
Githubretriv信息检索密集检索开源项目搜索引擎稀疏检索
retriv是一个Python搜索引擎库,支持稀疏、密集和混合检索模式。它利用Numba进行向量运算加速,整合了PyTorch、Transformers和Faiss等工具,实现了高效的检索功能。该库提供自动调优,支持多语言处理,并可通过简单的API快速构建搜索系统。
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