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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。

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v1 - OpenSearch神经稀疏编码模型提升信息检索效率
GithubHuggingfaceOpenSearch开源项目搜索引擎文档检索机器学习模型模型神经稀疏编码
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v1是一款为OpenSearch开发的学习型稀疏检索模型。它能将文档转换为30522维稀疏向量,并采用高效的查询处理方法。该模型经MS MARCO数据集训练,实际性能堪比BM25。模型支持基于Lucene倒排索引的学习型稀疏检索,可通过OpenSearch高级API实现索引和搜索。在BEIR基准测试的13个子集上,该模型展现了优秀的零样本性能,体现了出色的搜索相关性和检索效率。
elasticsearch-ruby - Elasticsearch的官方Ruby客户端库
APIElasticsearchGithubRuby客户端开源项目搜索引擎数据索引
elasticsearch-ruby是Elasticsearch的官方Ruby客户端库,提供完整的API支持。该库包含elastic-transport用于底层连接和elasticsearch-api用于RESTful API封装。它支持创建索引、文档管理、搜索等功能,优化性能的持久连接,并与最新版Elasticsearch兼容。项目提供详细文档和示例,便于开发者集成使用Elasticsearch功能。
gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型,提升信息检索性能
GithubHuggingfacegte-multilingual-reranker-base多语言处理开源项目文本嵌入模型阿里巴巴云高性能
gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型,适用于多语言信息检索。其采用编码器架构,在推理速度和硬件需求上均有显著优势,支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得,实验结果获得优秀评价,详见相关论文。
jina-reranker-v1-turbo-en - 高速文本重排序方案,专为长文本和搜索优化设计
BERT架构GithubHuggingfaceJina AIjina-reranker-v1-turbo-en开源项目文本重排模型知识蒸馏
jina-reranker-v1-turbo-en使用JinaBERT,旨在实现快捷的文本重排序,可处理最多8,192个标记的长文本。通过知识蒸馏提升运行速度,同时确保高精度。6层结构和37.8百万参数设置使其成为神经搜索的有效工具。尽管其NDCG@10评分略低于旧版本,但因速度优势适合快速处理需求。模型对于多种环境可通过Jina AI Reranker API或transformers库轻松集成和使用。
RediSearch - 准确的全文搜索与查询索引模块
GithubRediSearchRedis全文搜索开源项目查询索引
RediSearch提供查询、二级索引和全文搜索功能,使用压缩倒排索引实现快速检索和低内存消耗。功能特性包括精确短语匹配、模糊搜索和数字过滤等,显著增强Redis的应用。支持前缀匹配、布尔查询和自动补全,适用于包括中文在内的多种语言查询。可以通过简单步骤快速部署,支持Docker镜像和Redis云服务。拥有丰富的客户端库,适用于多种编程语言。
awesome-semantic-search - 语义搜索与语义相似性全面资源
AIGithubNLPSemantic SearchSemantic SimilarityText Embedding开源项目
综合性语义搜索和相似性资源库,包含多领域的学术论文、工具和数据集,适用于搜索引擎优化和信息检索研究,不仅限于文本,还涵盖图像、语音等应用。
manticoresearch - 开源高性能全文搜索和数据库解决方案
GithubManticore Search全文搜索开源开源项目性能优化数据库
Manticore Search是一款开源的高性能搜索数据库,可作为Elasticsearch的替代方案。它采用多线程架构,支持强大的全文搜索、行列式存储、自动二级索引和基于成本的查询优化。Manticore兼容SQL语法和MySQL协议,支持多种编程语言,并提供实时插入、复制和负载均衡功能。该系统适用于不同规模的数据集,并提供交互式学习资源,是一个高效可靠的搜索解决方案。
opensearch-ai - 开源的个性化AI搜索引擎项目,能够在用户浏览网页时学习和适应其兴趣
AI搜索引擎GithubOpenSearch GPT个性化学习兴趣开源项目网络浏览
OpenSearch GPT是一个开源的个性化AI搜索引擎项目,能够在用户浏览网页时学习和适应其兴趣。该项目整合了Mem0自动记忆收集、Vercel AI ADK、Next.js等技术,并使用GPT-4o-mini模型。通过持续学习用户习惯,OpenSearch GPT提供精准搜索结果,优化网络浏览体验。
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill - 神经稀疏编码模型优化文档检索效率
GithubHuggingfaceOpenSearch变压器模型开源项目文档检索模型神经稀疏编码自然语言处理
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill是一种先进的学习型稀疏检索模型,能将文档编码为30522维稀疏向量。该模型在BEIR基准测试中表现出色,展现了优秀的零样本性能和搜索相关性。其67M的参数量和0.504的平均NDCG@10分数,体现了模型的高效性。结合OpenSearch神经稀疏特性和Lucene倒排索引,可实现快速精准的文档检索。
embedding_studio - 能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎的开源框架
Embedding StudioGithubsearch engine向量数据库嵌入模型开源框架开源项目
Embedding Studio是一个开源框架,能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎,具备点击流收集、搜索体验改进和模型自动适应等功能。适合处理大量目录和非结构化数据的平台,帮助持续优化搜索效果。
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