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。

Influerank - 智能平台助力营销人员匹配理想网红合作伙伴

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Influerank是一个面向营销人员的智能影响力营销平台，专注于帮助用户寻找合适的网红和KOL合作伙伴。平台运用智能匹配算法提供网红发现、排名分析、费用估算和邮件草拟等功能，并支持实时数据分析。Influerank针对不同规模的企业设计了多种定价方案，适用于小型企业到大型机构。通过先进的AI技术，Influerank致力于提高营销效果，促进品牌与网红之间的高效合作，为影响力营销提供全方位解决方案。

bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型

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bge-base-en-v1.5模型通过多任务学习优化自然语言处理技术，覆盖分类、检索、聚类和重排任务。在多个MTEB数据集上表现优异，例如在亚马逊情感分类任务中达到93.39%的准确率，在AskUbuntu重排任务中MRR达到74.28%。该模型具有MIT开源许可，适用于多种英语任务，为研究人员和开发者提供有效支持。

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。

ms-marco-TinyBERT-L-2-v2 - MS Marco跨编码器模型实现高效文本检索与重排序

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ms-marco-TinyBERT-L-2-v2是一款基于MS Marco Passage Ranking任务训练的跨编码器模型。该模型专注于信息检索和文本重排序，能够高效编码查询和文档段落并评估相关性。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco数据集上表现卓越，NDCG@10达到69.84，MRR@10达到32.56。模型提供多个版本，在性能和速度间取得平衡，每秒可处理9000个文档，适用于不同应用场景。

stark - 大规模半结构化检索基准，推动LLM性能提升

GithubSTaRK大规模开源项目查询数据集检索系统知识基

STaRK提供一个大规模的半结构化检索基准，涵盖产品搜索、学术论文检索和生物医学查询，旨在评估和提升LLM在文本与关系型知识库中的检索效果。该基准含有多样化和现实的查询，要求上下文相关推理，为未来研究提供有力支持。STaRK已在Hugging Face平台发布，并可以通过pip包直接加载，支持用户互动查询的探索性界面。更多详情请访问官方网站。

contriever-msmarco - 基于对比学习的无监督密集信息检索模型

ContrieverGithubHuggingface句子嵌入平均池化开源项目模型特征提取预训练模型

contriever-msmarco是Facebook开发的无监督密集信息检索模型，基于对比学习方法。作为facebook/contriever的微调版本，它遵循了'Towards Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning'论文的方法。该模型能够生成高质量的句子嵌入，适用于多种信息检索任务。通过HuggingFace Transformers库，研究者可以方便地加载模型并使用均值池化操作获取句子嵌入。

finetune-embedding - 利用合成数据微调嵌入模型提升RAG检索效果

GithubLlamaIndexRAG合成数据嵌入模型微调开源项目检索性能

finetune-embedding项目展示了利用合成数据微调嵌入模型来提升RAG性能的方法。该项目详细介绍了使用大语言模型生成合成数据集、微调开源嵌入模型和评估模型效果的步骤。在小规模金融PDF文档数据集上的实验证明，微调后的嵌入模型能显著提高检索性能。这种方法通过大语言模型生成假设性问题，无需人工标注即可创建高质量训练数据，为RAG系统优化提供了新思路。

cross-encoder-mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 - 多语言文本重排序模型提升搜索结果准确性

Apache许可证GithubHuggingfacemMiniLMv2开源项目模型模型再排序跨编码器重新上传

mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1是一个多语言文本重排序模型，基于MiniLM架构设计。它采用12层transformer结构和384维隐藏层，专注于提升文本搜索和排序的准确性。该模型支持多语言输入，适用于搜索结果优化和文档排序等任务，在保持高效性能的同时兼顾了跨语言应用。作为一个开源项目，它为研究人员和开发者提供了强大的文本相关性评分工具。

RAG-Survey - AI内容生成中的增强检索方法全面指南

AI生成内容GithubRAGRetrieval-Augmented Generation大型语言模型开源项目知识增强

深入探索增强检索技术如何推动AI内容生成的进步。RAG-Survey项目综合最新研究，涵盖查询基准、潜在表达式和逻辑基础RAG等多种方法，持续更新其调研报告和文献库。项目专注于提升检索增强生成模型，精准高效地应用于开放域问答、代码生成等多个AI领域。

InsTag - LLM监督微调数据分析与优化工具

GithubInsTagLLM开源项目数据分析标签系统监督微调

InsTag是大型语言模型监督微调数据分析工具,通过标记和分类用户查询,量化评估数据多样性与复杂性。该工具为研究人员提供模型训练优化依据,基于InsTag分析结果,仅需6K样本即可训练出TagLM模型。在MT-Bench评测中,TagLM表现优于多个开源LLM,凸显了InsTag在提升LLM训练效率方面的价值。

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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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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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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

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