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大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构

该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构,与传统的答案引擎不同,它旨在处理大量来源,收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力,适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果,深入了解其架构特点和潜在改进空间。

Splade_PP_en_v1 - SPLADE++稀疏文档检索模型的工业级优化实现
GithubHuggingfaceSPLADE++关键词扩展开源项目文档检索检索效率模型稀疏表示
基于SPLADE++的文档检索模型优化实现,通过FLOPS和令牌预算的调整实现高效检索。模型以bert-base-uncased为基础,在47.27ms的检索延迟下达到37.22的MRR@10性能,适合工业级搜索应用部署。
LLocalSearch - 提高隐私保护的本地智能搜索工具
GithubLLocalSearch大语言模型开源项目热门用户账户移动友好设计隐私保护
LLocalSearch是一款运行于本地的大型语言模型封装工具,旨在提供更隐私的在线搜索体验。本工具支持低端硬件,无需API密钥,拥有移动友好设计及深浅模式切换,完全本地化操作确保用户隐私。通过实时日志和链接,用户能清晰了解答案信息来源,便于深入研究。当前项目正在开发LLama3模型支持,界面优化和历史对话功能。
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。
LLMTest_NeedleInAHaystack - LLM长上下文检索能力测试工具
AnthropicCohereGithubLLMsNeedle In A HaystackOpenAI开源项目
LLMTest_NeedleInAHaystack是一个用于评估长上下文语言模型检索能力的开源工具。通过在长文本中插入特定信息并要求模型检索,它可以测试OpenAI、Anthropic和Cohere等主流LLM的性能。该项目提供灵活的参数配置和结果可视化,有助于研究人员和开发者分析不同模型的上下文理解能力。
minisearch - 轻量级全文搜索引擎 实现快速离线搜索体验
GithubJavaScriptMiniSearch全文搜索内存索引开源项目搜索引擎
MiniSearch是一款JavaScript编写的轻量级内存全文搜索引擎。它支持精确匹配、前缀搜索、模糊匹配和字段提升等功能,适用于数据量适中的全文搜索场景。MiniSearch可在浏览器和Node.js环境运行,支持实时索引更新和自动建议功能。无外部依赖且资源占用少,非常适合需快速响应的客户端搜索应用。
spyglass - 个性化搜索引擎 实现快速精准信息检索
GithubSpyglass个人搜索引擎内容索引开源项目网页爬取隐私保护
Spyglass作为一款创新个人搜索引擎,允许自定义索引内容,通过简洁界面快速访问。支持索引本地文档、互联网主题、Google日历和GitHub仓库等多种数据源,有效突破传统搜索限制。该工具在本地设备运行,保障数据隐私,同时提供强大搜索功能,便于构建个人专属信息库。
efficient-splade-VI-BT-large-query - SPLADE模型优化文档检索速度和精确度
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目效率优化检索系统模型神经网络模型
efficient-splade-VI-BT-large-query是一款高效的文档检索SPLADE模型。该模型采用查询和文档推理分离架构,在MS MARCO数据集上实现38.0 MRR@10和97.8 R@1000的性能,查询推理延迟仅0.7毫秒。通过L1正则化和FLOPS正则化等技术,模型在保持接近先进单阶段神经排序器性能的同时,将延迟控制在与BM25相近水平,实现了效率与性能的平衡。
clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具
Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索
clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具,使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入,支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面,适用于学术研究和商业应用。
Quest - 长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架
GithubKV缓存Quest开源项目注意力机制稀疏性长上下文LLM推理
Quest是一个创新的长文本LLM推理框架,通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术,显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围,并利用Query向量评估页面重要性,仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明,Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍,推理延迟降低2.23倍,同时在长依赖任务中保持高精度。
ai-video-search-engine - 智能视频内容检索与分析系统
AI视频搜索引擎GithubJigsawStack向量搜索开源项目视频内容索引视频转录
AI Video Search Engine项目是一种创新型视频搜索引擎,采用先进AI技术实现视频内容的深度索引和智能检索。该系统能够精确定位视频中的特定信息,提供上下文相关的搜索结果,并具备视频摘要生成和智能对话功能。项目整合了Supabase、Hasura和JigsawStack等技术,为视频内容检索提供高效、精准的解决方案,适用于教育、研究和信息获取等领域。
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