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vec4ir

基于词嵌入的开源信息检索框架

Vec4IR是一个开源的信息检索框架,专注于实际应用场景。它原生支持词嵌入技术,与gensim无缝集成。框架提供内置评估功能,API设计参考sklearn,便于扩展新模型。核心组件包括匹配和相似度评分,还支持查询扩展等高级特性。Vec4IR适合研究人员评估检索模型,也可帮助数据科学家选择最佳方案。框架核心功能包括文档匹配和相似度评分。它还提供查询扩展、伪相关反馈等高级特性,可满足复杂的检索需求。Vec4IR采用模块化设计,便于研究人员快速实现和评估新的检索算法。对于数据科学家,该框架也是比较不同检索模型性能的理想工具。

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。
terrier-core - 开源大规模文档检索引擎平台
GithubTerrier信息检索开源软件开源项目搜索引擎文本检索
terrier-core是一个开源搜索引擎平台,专为大规模文档集合设计。它提供先进的索引和检索功能,支持快速开发和评估大规模检索应用。该平台兼容TREC和CLEF测试集,适用于文本检索研究。最新版本集成Python接口PyTerrier,便于在Jupyter或Colab环境中进行实验。
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。
retriv - Python实现的多功能搜索引擎库
Githubretriv信息检索密集检索开源项目搜索引擎稀疏检索
retriv是一个Python搜索引擎库,支持稀疏、密集和混合检索模式。它利用Numba进行向量运算加速,整合了PyTorch、Transformers和Faiss等工具,实现了高效的检索功能。该库提供自动调优,支持多语言处理,并可通过简单的API快速构建搜索系统。
usearch - 快速轻量的开源向量搜索引擎
GithubHNSW算法USearch向量搜索引擎多语言支持开源项目相似度搜索
USearch是一个开源的单文件相似性搜索引擎,专注于向量和文本搜索。该引擎比FAISS性能提升10倍,支持多种编程语言和平台。USearch提供SIMD优化和自定义度量功能,具有高内存效率,可从磁盘直接查看大型索引。它兼容多种数据库,适用于语义搜索、聚类等场景,为向量搜索提供了灵活高效的解决方案。
vectorflow - 高效、容错的开源码向量嵌入处理流程
API端点GithubVectorFlow向量嵌入开源开源项目高吞吐量
VectorFlow 提供高效、可靠的 API 端点,能够快速处理和存储大量原始数据的向量嵌入。支持多种文本格式(如 TXT、PDF、HTML、DOCX),推荐在生产环境中使用 Kubernetes 部署。用户可以通过 Python 客户端或 Docker-Compose 快速本地运行。项目当前为 MVP 版本,具备重试功能、集成 AWS S3 和自定义块校验 Webhook 等特性。访问官方文档或加入社区以了解更多信息及使用案例。
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。
bge-base-zh-v1.5 - 文本低维向量映射提升中文检索与分类效率
FlagEmbeddingGithubHuggingface句子相似性向量检索对比学习嵌入模型开源项目模型
FlagEmbedding是一个开源项目,可将文本转换为低维密集向量,用于多种任务,如检索、分类和语义搜索。bge-base-zh-v1.5版本优化了相似度分布,没有指令也能提升检索能力。支持中文和英文的处理,并与大型语言模型(LLM)无缝集成,bge-reranker交叉编码器模型为文档重新排名提供高精度结果。此外,最新的LLM-Embedder满足多样化检索增强需求,使用户在大数据环境中更高效地完成检索和分类。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
headless-vector-search - 无头向量搜索解决方案,提升文档检索效率
Edge FunctionsGitHub ActionsGithubHeadless Vector SearchOpenAISupabase开源项目
该项目提供了一种向量搜索功能,旨在提高文档站点的检索效率。作为无头软件,它可以轻松集成到现有网站中。项目通过初始化数据库中的架构,并借助GitHub Action将Markdown文档转换为向量存储。在Supabase和OpenAI技术的支持下,系统处理用户查询并生成类似ChatGPT的响应。配置简单,只需几步即可完成设置。目前已在Supabase官方文档站点得到应用。
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