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elasticsearch-learning-to-rank

Elasticsearch搜索结果排序优化插件

elasticsearch-learning-to-rank是一款专为Elasticsearch设计的搜索结果排序优化插件。它能够存储查询模板作为特征,记录相关性分数用于离线模型训练,并支持存储多种类型的排序模型。该插件可利用存储的模型对搜索结果进行智能排序,已在维基媒体基金会等多个知名机构的搜索系统中得到应用。插件支持线性模型、XGBoost和RankLib等多种算法,为开发者提供了灵活的排序优化方案。

LLM_Web_search - 增强本地LLM的网页搜索功能,结合DuckDuckGo和多种关键词提取技术
DuckDuckGoGithubLLM_Web_searchOkapi BM25SPLADEtext-generation-webui开源项目
本项目通过特定指令增强本地LLM的网页搜索能力,使用duckduckgo-search进行搜索,并使用LangChain的上下文压缩和Okapi BM25(或SPLADE)技术提取相关信息并添加至模型输出中。支持自定义正则表达式和网页信息读取,推荐使用Llama-3-8B-instruct模型以实现高效搜索与信息提取。提供多种搜索后端与关键词检索器选项,提高兼容性和适用性。
solr - 开源高性能搜索引擎
Apache SolrGithub企业级开源开源项目搜索平台高性能
Apache Solr是基于Lucene的开源搜索引擎,提供高效的全文检索和实时索引功能。支持分布式搜索、灵活配置、容器化部署和集群管理。Solr具备强大的搜索和分析能力,适用于企业、电商和数据分析等场景。其丰富的功能(如facet搜索)、卓越的性能和高扩展性可满足复杂的搜索需求。凭借易用的管理界面,Solr成为构建现代搜索应用的理想选择。
llm-search - 支持多格式文档和语义重排搜索功能的问答系统
GithubpyLLMSearch大型语言模型开源项目文档嵌入混合搜索语义搜索
llm-search是一款高效的问答系统,提供简易的YAML配置和与多个本地文档集的交互能力。特色包括优化的文档解析、结合HyDE技术提高搜索结果的准确性和相关性的混合搜索、聊天历史、深度链接、重新排名和定制嵌入等。适用于各类大型语言模型,如OpenAI或本地方案,提供高度定制化。此外,系统能够生成高质量的密集和稀疏嵌入,以优化搜索效果,支持多查询和与其他LLM平台的互操作性。
Rankify - 提升SEO效率的智能关键词研究平台
AI工具RankifySEO人工智能关键词研究搜索量
Rankify作为智能SEO关键词研究平台,利用AI技术为用户提供全面的关键词分析服务。系统支持多种输入方式,包括种子关键词、业务描述和主题语义化解释,快速生成包含搜索量和难度指标的关键词列表。平台还具备博客主题推荐、常见问题生成、批量操作和多项目管理等功能,全方位提升SEO工作效率。
PhoRanker - 先进的越南语文本排序模型
GithubHuggingfacePhoRankertransformers开源项目文本排序模型自然语言处理跨编码器
PhoRanker是一款专门针对越南语文本排序的交叉编码器模型。在MS MMarco Passage Reranking - Vi - Dev数据集上,该模型在NDCG@10和MRR@10等重要指标方面表现优异。PhoRanker兼容sentence-transformers和transformers库,提供了便捷的使用方法和预处理步骤。模型不仅性能卓越,还能保持每秒处理15个文档的高效率。对于需要进行越南语文本排序的应用场景,PhoRanker是一个值得考虑的选择。
bge-reranker-base - 高性能中英文文本重排序模型
BGEFlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目文本嵌入检索模型模型微调
bge-reranker-base是一款基于交叉编码器的中英文文本重排序模型。该模型能对搜索引擎返回的候选文档进行精准重排,有效提升检索质量。在多个重排序任务中表现出色,适用于优化各类信息检索和问答系统的结果。
jina-reranker-v2-base-multilingual - 高性能多语言文本重排序模型优化信息检索效果
GithubHuggingfacejina-reranker-v2-base-multilingual多语言开源项目搜索相关性文本重排序模型跨编码器
jina-reranker-v2-base-multilingual是一款优化文本重排序的多语言transformer模型。它支持多语言查询-文档对处理、长文本输入和闪存注意力机制,在文本检索、多语言处理、函数调用和SQL重排序等基准测试中表现卓越。该模型能显著提升信息检索系统的性能和准确度。
efficient-splade-VI-BT-large-doc - SPLADE模型实现高效文档检索与精准排序
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目效率优化文档编码器检索模型模型
SPLADE模型是一种针对文档检索的高效架构,采用查询和文档推理分离设计。该模型在MS MARCO开发集上达到38.0 MRR@10和97.8 R@1000的性能,同时将推理延迟降至0.7毫秒。它在保持与先进神经排序器相近效果的同时,大幅缩短了延迟,接近传统BM25的速度,为文档检索领域提供了平衡效率与准确性的新方案。
RankRaven - AI搜索引擎品牌排名跟踪与分析平台
AI工具AI搜索引擎优化AI模型比较SERP跟踪关键词排名品牌表现监控
RankRaven为品牌在AI搜索引擎中的表现提供全面跟踪服务。支持OpenAI ChatGPT、Google Bard和Microsoft Bing等多个AI模型,实现每日排名更新和多语言跟踪。通过创建提示和添加关键词,系统自动分析AI模型回答中的关键词出现情况。适用于个人用户、企业团队和代理机构,助力优化AI搜索引擎优化策略。RankRaven提供直观的数据分析图表,展示排名变化趋势,方便用户比较与竞争对手的表现差异。此外,系统支持40多种语言的自动翻译,便于全球化品牌监控不同地区的AI搜索表现。
search-ui - 开源JavaScript库助力构建现代搜索体验
Elastic Search UIElasticsearchGithubJavaScript库开源项目搜索体验自定义组件
Search UI是Elastic团队维护的JavaScript库,旨在简化现代搜索体验的开发过程。这个库具备快速实现、高度可定制和智能URL管理等特性,支持多种前端框架,并可与Elasticsearch等多种搜索API集成。开发者通过简洁的代码即可构建完整搜索功能,有效提升开发效率。
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