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InRanker-base

增强跨领域场景信息检索的AI解决方案

InRanker通过语言模型和重排序技术,在无需额外查询或人工标注的情况下提升跨领域信息检索能力。其双重蒸馏训练策略有效生成训练数据,从而优化了模型性能,并保持易用特性。

bge-reranker-v2-m3 - 多语言重排模型优化检索性能
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言开源项目文本分类模型语义相关性重排序模型
bge-reranker-v2-m3是基于bge-m3开发的轻量级多语言重排模型。该模型部署简单,推理迅速,支持多语言处理。它能直接输出查询与文档的相关性分数,适用于多种检索场景。在BEIR、CMTEB等评测中表现出色,可有效提升检索系统效果。模型提供多个版本,可根据需求选择。
Rankify - 提升SEO效率的智能关键词研究平台
AI工具RankifySEO人工智能关键词研究搜索量
Rankify作为智能SEO关键词研究平台,利用AI技术为用户提供全面的关键词分析服务。系统支持多种输入方式,包括种子关键词、业务描述和主题语义化解释,快速生成包含搜索量和难度指标的关键词列表。平台还具备博客主题推荐、常见问题生成、批量操作和多项目管理等功能,全方位提升SEO工作效率。
bert-multilingual-passage-reranking-msmarco - BERT多语言文本重排序模型优化搜索效果
BERTGithubHuggingface多语言开源项目搜索引擎机器学习模型模型训练
这是一个支持100多种语言的BERT段落重排序模型,通过对搜索查询和文本段落的语义匹配分析,可将搜索结果相关性提升61%。模型在MS MARCO数据集上训练,可无缝集成到Elasticsearch中,适用于多语言搜索优化场景。实测表明,其在英语性能与单语模型相当,在德语等其他语言上表现更优。
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise - 分层文本排序器支持多语言并可调节计算层数实现高效推理
BAAIFlagEmbeddingGithubHuggingface多语言处理开源项目文本分类模型模型训练
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise是一个基于MiniCPM-2B-dpo-bf16的多语言文本排序器模型。它支持中英双语及多语言场景,可灵活选择8-40层进行计算,平衡推理速度和性能。模型在文本相关性评分和信息检索任务中表现优异,适用于大规模文本数据处理。通过FlagEmbedding框架可实现简便调用和部署,并支持FP16/BF16加速。
FlashRank - 为优化搜索和检索流程设计的超轻量的Python库
FlashRankGithub开源项目模型神经网络跨编码器重排序
FlashRank是一款极速、超轻量的Python库,专为优化搜索和检索流程设计。基于最新的SoTA大规模语言模型和交叉编码器,支持多种再排序模式并能在常规CPU上运行。模型轻至4MB,适合AWS Lambda等无服务器环境,有效减低运行成本,提升处理效率。适合多样化的部署场景和搜索策略,是提升搜索效率的优选工具。
awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展
Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型
该项目汇集了信息检索领域预训练模型相关的重要论文资源。内容涵盖第一阶段检索、重排序、联合学习等核心技术,以及大语言模型应用和多模态检索等前沿主题。项目提供了全面的文献综述,有助于研究人员和从业者了解该领域的最新进展和发展方向。资源列表系统梳理了稀疏检索、密集检索等关键技术,为相关研究提供了宝贵的参考。
SFR-Embedding-2_R - 增强自然语言处理性能的多任务算法模型
GithubHuggingfaceSalesforce/SFR-Embedding-2_R分类开源项目检索模型评估
SFR-Embedding-2_R项目结合分类、检索、聚类及重排序任务,提供高级自然语言处理解决方案。在MTEB多个数据集上进行测试,展示了在情感分类、亚马逊评论分类等任务中的高性能表现,适用于需要高效灵活性的应用场景,尤其在复杂数据集中的表现更加出色。
allRank - 深入的PyTorch排序学习框架,支持多种神经网络模型
GithubPyTorchallRank学习排序开源项目损失函数评估指标
allRank是一个基于PyTorch的框架,旨在简化神经排序学习模型的实验。它提供多种损失函数和评分函数,并支持常用评估指标如NDCG和MRR。该框架支持添加自定义损失和配置模型与训练流程,适用于研究和工业应用。同时支持GPU和CPU架构,并集成了Google云存储功能。
ms-marco-TinyBERT-L-6 - 跨编码器在信息检索与重排序中的应用
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS MarcoSentenceTransformers信息检索开源项目模型模型性能
TinyBERT-L-6模型在MS Marco Passage Ranking任务中进行了优化,解决信息检索中的查询与段落排序问题。该模型通过交叉编码器实现高效的信息检索,提升查准率并缩短排序时间。支持Transformers与SentenceTransformers工具使用,简化实现流程,展示良好性能。项目提供详尽的训练代码和性能评估,助力深度学习场景下的信息处理任务优化。
instructor-base - Transformer架构的文本相似度模型,支持多语言文档检索和语义分析
GithubHuggingfaceMTEBtransformers句子相似度开源项目文本嵌入模型模型评估
instructor-base是一个基于Transformer架构的文本相似度模型。该模型在MTEB基准测试中表现良好,可用于文本分类、信息检索和文档聚类等任务。它使用文本嵌入技术来捕捉句子间的语义相似度,适用于搜索优化、问答系统和文本分析。模型支持多语言处理,可作为自然语言处理的有效工具。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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