RAGatouille

优化RAG管道的先进检索工具

RAGatouille ColBERT 检索增强生成信息检索神经搜索 Github 开源项目

RAGatouille是一个开源的检索增强生成(RAG)工具包,专注于将先进的检索方法应用于RAG管道。它集成了ColBERT等最新研究成果,提供简单易用的API接口用于模型训练、文档索引和检索。RAGatouille的设计理念是模块化和易用性,同时保持高度可定制性。通过优化检索性能,该工具包旨在提升RAG系统的整体效果,促进信息检索技术在实际应用中的发展。

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介绍相关项目

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。

RetroMAE - 创新的检索导向语言模型预训练技术

BERTGithubRetroMAE信息检索开源项目自然语言处理预训练模型

RetroMAE是一种创新的检索导向语言模型预训练方法。通过掩码自编码器技术，该方法在MS MARCO和BEIR等基准测试中取得了显著性能提升。项目开源了预训练模型和微调工具，并提供了详细使用说明。RetroMAE在监督检索任务中表现卓越，同时展现出优秀的零样本迁移能力，为信息检索研究带来新的突破。项目提供了多个预训练模型，包括在维基百科和图书语料上预训练的基础版本，以及在MS MARCO数据集上微调的特定版本。研究人员可以通过Hugging Face轻松加载这些模型，进行实验或进一步改进。

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。

bce-embedding-base_v1 - 中英双语语义表征模型提升RAG检索性能

BCEmbeddingGithubHuggingfaceRAG双语开源项目模型语义表征跨语种

bce-embedding-base_v1是一个针对检索增强生成(RAG)优化的中英双语语义表征模型。该模型在中英文语义搜索和问答任务中表现出色，适用于多个领域，并可方便地集成到langchain和llamaindex等框架。无需特殊指令，bce-embedding-base_v1能高效召回相关文本，为RAG应用提供可靠的语义基础。

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。

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。

Verba - 开源RAG应用程序实现智能文档检索与问答

GithubRAGVerba人工智能开源项目数据查询

Verba是一款开源的检索增强生成(RAG)应用程序，提供端到端的简便界面。支持多种模型和数据类型，可在本地或云端部署。该应用程序允许用户探索数据集、提取见解，并通过自然语言与文档交互。Verba整合了先进的RAG技术和Weaviate的上下文感知数据库，可根据具体需求选择RAG框架、数据类型、分块和检索技术以及LLM提供商。这为文档问答和知识库分析提供了灵活而强大的解决方案。

RankGPT - 利用大语言模型优化信息检索排序

GithubRankGPT信息检索大语言模型开源项目排序指令蒸馏重排序

RankGPT项目研究如何利用ChatGPT等大语言模型改进信息检索排序。该项目提出指令排列生成技术和滑动窗口策略，解决了长文本排序问题。实验表明，这种方法在多个基准测试中性能显著。项目还开发了模型蒸馏技术，将大语言模型能力迁移到小型模型，提高了实用性。

RETRO-pytorch - 基于PyTorch的RETRO检索增强语言模型

GithubPytorchRETRO开源项目检索增强语言模型深度学习神经网络

RETRO-pytorch是一个基于PyTorch实现的检索增强变换器(RETRO)模型。该项目通过高效的检索机制,在仅使用GPT-3十分之一参数的情况下实现相当性能。项目利用autofaiss构建索引和计算最近邻,并支持将模型扩展至1000层。此外,RETRO-pytorch还提供了便捷的训练包装器和数据集类,大大简化了模型训练流程。

Vectorize - 将非结构化数据高效转换为优化的向量搜索索引

AI工具RAGVectorize向量搜索大型语言模型生成式AI

Vectorize提供专为RAG设计的工具，将非结构化数据转化为优化的向量搜索索引。平台支持多种数据来源连接，帮助企业迅速构建生成式应用，提升客户体验和生产力。

相关项目

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