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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。

search-engine-optimization - 网站SEO优化全面指南与实用技巧
GithubSEO关键词内容优化开源项目搜索引擎优化网站优化
该项目提供了一份全面的搜索引擎优化(SEO)技巧和方法清单。内容涵盖URL优化、网页可访问性、元信息、关键词策略、内容优化等多个方面。同时推荐了实用工具、服务和插件,并列出相关书籍和课程资源,为网站优化提供全方位指导。
meilisearch - 高效搜索引擎,增强应用性能和用户体验
APIGithubMeilisearch准确与快速开源项目搜索引擎混合搜索
Meilisearch是一款易于安装和维护的高速搜索引擎,提供混合搜索、即时搜索等功能,适用于广泛的应用场景。支持多租户、地理搜索和多语言处理,通过Meilisearch Cloud实现无缝集成,无需额外服务器部署或手动更新。Meilisearch帮助开发者轻松实现高效搜索,提高用户体验。
deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构
DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理
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。
cross-encoder-mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 - 多语言文本重排序模型提升搜索结果准确性
Apache许可证GithubHuggingfacemMiniLMv2开源项目模型模型再排序跨编码器重新上传
mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1是一个多语言文本重排序模型,基于MiniLM架构设计。它采用12层transformer结构和384维隐藏层,专注于提升文本搜索和排序的准确性。该模型支持多语言输入,适用于搜索结果优化和文档排序等任务,在保持高效性能的同时兼顾了跨语言应用。作为一个开源项目,它为研究人员和开发者提供了强大的文本相关性评分工具。
lucene - Java高性能全功能文本搜索引擎库
Apache LuceneGithubJava库全文搜索引擎开源项目高性能
Apache Lucene是一个Java编写的文本搜索引擎库。它提供索引和搜索功能,支持多种语言和数据格式。Lucene具有可扩展性,适用于不同规模的应用。它支持布尔查询、短语查询、邻近查询等多种查询类型,并提供高效的倒排索引机制。Lucene拥有开源社区,持续更新,并提供开发文档。它可用于构建搜索应用或优化现有系统。
rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch - 基于Amazon Bedrock和OpenSearch构建检索增强生成系统
Amazon BedrockGithubLangChainOpenSearchRAGTitan开源项目
这个开源项目展示了如何使用Amazon Bedrock的Titan模型和OpenSearch的向量引擎来构建检索增强生成(RAG)系统。项目利用LangChain框架将嵌入文本存储在OpenSearch中,为语言模型提供更精准的上下文。开发者可以选择Amazon Bedrock提供的多种基础模型,包括Anthropic Claude和AI21 Labs的Jurassic系列。项目文档详细介绍了从OpenSearch集群部署到数据加载和查询的全过程,为有意实践RAG技术的开发者提供了完整的参考。
laravel-searchable - Laravel多源结构化搜索扩展包
GithubLaravel开源项目搜索功能搜索结果渲染模型搜索自定义搜索
Laravel-Searchable是一个搜索扩展包,用于简化多源结构化搜索。它支持模型搜索、自定义搜索方面和结果渲染,允许开发者轻松注册模型、限制结果数量,并通过简洁的API执行搜索。该扩展包提供灵活的自定义选项,适用于多样化的搜索需求,提高了Laravel应用的搜索功能实现效率。
haystack-tutorials - 提供构建生产级LLM应用和智能搜索系统的全面教程
GithubHaystackLLM应用deepset开源项目搜索系统检索增强生成管道
本页面汇集了多个教程,展示如何使用最新的自然语言处理(NLP)模型构建生产级LLM应用、检索增强生成流水线和智能搜索系统。这些教程涵盖问答系统的构建、模型微调、可扩展的QA系统开发、预处理和元数据过滤等内容。所有教程均可在Colab中运行,便于快速实践和验证。
rag-search - 智能数据检索和排名优化工具
API 请求FastAPIGithubRAG Search APIthinkany.ai开源项目机器学习模型
RAG Search API是由thinkany.ai开发,旨在优化搜索结果的效率与准确性。这一API实现了多样化的搜索功能,包括信息重排、筛选详细数据等,并能通过FastAPI快速部署。其简便的安装过程使得开发者能够轻松集成此技术,从而提升数据处理的效能。
rag-demystified - 探讨检索增强生成(RAG)管道的内部机制,揭示其技巧、局限性和成本
EvaDBGithubHaystackLLMsLlamaIndexRAG pipelines开源项目
本项目深入探讨了检索增强生成(RAG)管道的内部机制,揭示其技巧、局限性和成本。通过LlamaIndex和Haystack框架,了解如何构建和优化RAG管道,并解决透明度和错误问题。详细分析了子问题查询引擎的工作原理,帮助用户理解复杂的RAG管道的关键组成部分和面临的挑战。
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