#文档检索

haystack

Haystack是一个综合性的LLM框架，能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型，或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务，同时还支持使用现成模型或对其进行微调，基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发，帮助用户解决复杂的NLP问题。

星火文档问答

科大讯飞星火文档问答服务，采用先进AI技术，不仅能高效检索信息，还能准确回答专业问题。其主要功能包括多文档问答、信源原文定位、文档总结与自定义切分，专为各类文档内容的深度解析和敏感问题解答设计，实现深度文档分析和高灵敏度问题响应，为用户提供出色的智能问答体验。

raptor

RAPTOR采用递归树结构，提升语言模型的信息检索效率和上下文理解能力，克服了传统模型的局限。本文介绍了RAPTOR的具体实施方法、安装步骤和使用指南，并展示了如何集成自定义模型来扩展其功能。

colpali

ColPali是一个基于视觉语言模型的文档检索系统。该项目整合了ColBERT检索器模型、大型语言模型和图像语言模型，实现高效的文档搜索功能。ColPali支持自定义训练，安装和使用简便，适用于多种文档检索场景。系统能同时处理文本和图像信息，提供准确全面的检索结果。

SearchMyDocs.ai

SearchMyDocs.ai是一款支持多种文件格式的智能文档搜索和对话系统。该平台采用先进的AI技术，实现精准信息检索，同时确保数据隐私和安全。用户可以轻松上传PDF、Markdown、Word等格式文档，并通过智能交互快速获取所需信息。该系统还具备OCR功能，支持JPEG、PNG、TIFF等图片格式的文本识别，进一步扩展了文档搜索和分析的范围。这一创新解决方案适用于个人和专业用户，有效提升文档管理效率和信息检索速度。

ragna

Ragna是一个RAG(检索增强生成)编排框架，旨在简化AI应用开发过程。该框架支持Python API、REST API和Web应用界面，方便开发者构建和部署基于RAG的智能系统。Ragna的设计注重灵活性和可扩展性，适应多种AI应用场景。该框架有助于加速智能解决方案的开发，促进AI技术在各领域的应用。

ir_datasets

ir_datasets是一个Python工具包,为信息检索领域的多种数据集提供统一接口。它可自动下载和处理公开数据集,并为非公开数据集提供获取指南。该工具支持Python和命令行使用,能处理大规模数据集,并修正已知问题。通过快速随机文档访问和灵活迭代切片等功能,ir_datasets简化了信息检索研究中的数据处理流程。

colqwen2-v0.1

ColQwen2是一种基于Qwen2-VL-2B的创新视觉语言模型，结合ColBERT策略实现高效文档检索。它支持动态图像分辨率输入，最多处理768个图像patch，在性能和内存需求间取得平衡。模型通过127,460对查询-页面数据训练，涵盖学术和合成数据集，重点关注英语内容，探索零样本跨语言泛化能力。ColQwen2为文本-图像检索任务提供了先进的解决方案，展现了在效率和准确性方面的显著优势。

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v1

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v1是一款为OpenSearch开发的学习型稀疏检索模型。它能将文档转换为30522维稀疏向量，并采用高效的查询处理方法。该模型经MS MARCO数据集训练，实际性能堪比BM25。模型支持基于Lucene倒排索引的学习型稀疏检索，可通过OpenSearch高级API实现索引和搜索。在BEIR基准测试的13个子集上，该模型展现了优秀的零样本性能，体现了出色的搜索相关性和检索效率。