InRanker-base

增强跨领域场景信息检索的AI解决方案

InRanker 信息检索无监督学习模型蒸馏 Huggingface Github 开源项目模型语言模型

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。

splade-v3 - SPLADE-v3稀疏神经信息检索模型的最新进展

GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目文本检索机器学习模型自然语言处理

SPLADE-v3是SPLADE系列的最新稀疏神经信息检索模型，基于SPLADE++SelfDistil优化而来。该模型采用KL散度和MarginMSE混合损失函数，每次查询选取8个负样本进行训练。在性能方面，SPLADE-v3在MS MARCO开发集上达到40.2的MRR@10分数，BEIR-13测试中获得51.7的平均nDCG@10。这一成果为稀疏神经信息检索领域树立了新标准。研究人员可以通过GitHub平台获取并应用SPLADE-v3模型，以提升信息检索效果。

INTERS - 指令微调优化大型语言模型的搜索能力

GithubINTERS信息检索大语言模型开源项目指令微调自然语言处理

INTERS是一个包含20个信息检索任务的指令微调数据集，旨在提升大型语言模型的搜索能力。该项目基于43个数据集构建，涵盖查询理解、文档理解和查询-文档关系理解三大类任务。实验表明，INTERS能有效增强LLaMA、Mistral等开源大型语言模型在信息检索方面的表现，为搜索技术发展开辟新路径。

instructor-large - 多语言多任务文本嵌入模型

GithubHuggingfaceINSTRUCTOR信息检索句子相似度开源项目文本分类文本嵌入模型

INSTRUCTOR是一种基于T5架构的文本嵌入模型，支持多语言和多任务场景。该模型在句子相似度、文本分类、信息检索等任务中表现优异，适用于提示检索和文本重排序等应用。INSTRUCTOR在多项基准测试中获得了出色成绩，为自然语言处理提供了一个多功能的解决方案。

BCEmbedding - 双语跨语言嵌入模型提升检索增强生成效果

BCEmbeddingGithubRAG双语开源项目语义表示跨语言

BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型，针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件，分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能，支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口，可直接集成到RAG系统中，已在实际产品中得到应用验证。

ms-marco-MiniLM-L-6-v2 - MiniLM-L-6跨编码器模型提升MS Marco信息检索效率

GithubHuggingfaceMS MarcoSentenceTransformers交叉编码器信息检索开源项目模型模型性能

ms-marco-MiniLM-L-6-v2是一个针对MS Marco信息检索任务优化的跨编码器模型。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上，其NDCG@10和MRR@10分别达到74.30和39.01。模型每秒处理1800个文档，平衡了性能和效率。基于SentenceTransformers库，该模型可轻松集成到信息检索系统中，用于查询-段落相关性排序。

elasticsearch-learning-to-rank - Elasticsearch搜索结果排序优化插件

ElasticsearchGithub开源项目排名模型搜索相关性机器学习特征存储

elasticsearch-learning-to-rank是一款专为Elasticsearch设计的搜索结果排序优化插件。它能够存储查询模板作为特征，记录相关性分数用于离线模型训练，并支持存储多种类型的排序模型。该插件可利用存储的模型对搜索结果进行智能排序，已在维基媒体基金会等多个知名机构的搜索系统中得到应用。插件支持线性模型、XGBoost和RankLib等多种算法，为开发者提供了灵活的排序优化方案。

NoInstruct-small-Embedding-v0 - 小型嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能

GithubHuggingfacesentence-transformers信息检索嵌入模型开源项目文本分类模型相似度计算

NoInstruct-small-Embedding-v0是一个小型嵌入模型，在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在文本相似度、分类和检索任务上表现突出，特别是在亚马逊评论分类中。基于sentence-transformers库开发，支持特征提取、句子相似度计算等多种NLP任务。在多个数据集上的出色表现体现了其在实际应用中的潜力。

markuplm-base - 结合文本与标记语言的文档理解预训练模型

GithubHuggingfaceMarkupLM信息提取多模态预训练开源项目文档AI模型网页问答

MarkupLM是一个文本和标记语言的多模态预训练模型，主要应用于网页问答和信息提取等文档理解任务。通过简单高效的预训练方法，该模型在多个文档理解数据集上取得了领先成果，为文档智能处理提供了新的技术方案。

InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力

GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉

InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。

Inkeep - AI企业内容智能搜索与支持平台

AI工具AI搜索内容管理客户支持数据分析用户体验

Inkeep是一个AI驱动的企业内容智能搜索和支持平台。它将企业的文档、网站、博客等多种内容整合为智能AI助手，提供即时答案。平台支持多种内容源集成，可嵌入文档、网站或应用中，提升支持效率，减少常见问题咨询，并分析用户需求。Inkeep适合各规模企业使用，提供优质自助服务体验，节省企业支持和工程资源。这一AI搜索解决方案实现了高效的内容整合，为企业打造智能客服系统，显著提升用户体验和运营效率。

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