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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 - 社区驱动的开源搜索与分析引擎
Elasticsearch分支GithubOpenSearch开源搜索引擎开源项目数据分析社区驱动
OpenSearch是Elasticsearch和Kibana的开源分支项目,提供搜索和数据分析功能。遵循Apache v2.0许可,项目致力于维护可靠的搜索分析套件。拥有活跃社区支持和全面文档,适合需要灵活可扩展搜索方案的开发者和企业。
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。
A-Guide-to-Retrieval-Augmented-LLM - 探讨检索增强大语言模型的核心要素、工作原理及实践应用的文章
Github信息检索大语言模型开源项目检索增强LLM私有数据长尾知识
本文深入探讨检索增强大语言模型(Retrieval Augmented LLM)的核心要素、工作原理及实践应用。通过结合外部信息源,该技术显著提高了模型在处理时效性强的数据、保护私有信息及应对长尾知识挑战方面的能力。文章还评估了在实际场景中该技术的效果,提供了一个关于如何有效利用检索增强大语言模型的全面视角。
ID Ranking - AI驱动的免费SEO工具集合与优化解决方案
AI工具AI技术SEO工具关键词研究搜索引擎网站优化
ID Ranking提供多种免费AI驱动的SEO工具,包括关键词规划、排名检查、密度分析和搜索引擎爬虫模拟器。平台还集成了HTTP状态检测、域名IP转换、图片编辑、反向图片搜索和视频下载等功能。通过先进的爬虫和AI技术,ID Ranking致力于解决从关键词研究到内容生成再到排名监控的全链路SEO问题,为用户提供全面的搜索引擎优化解决方案。
RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架
GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习
RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架,利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型,深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息,构建大语言模型支持的用户和物品画像,并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中,RLMRec展现出显著的性能提升。
liqe - 轻量高效的类Lucene查询语言解析和搜索工具
GithubJSON文档Liqe开源项目搜索引擎查询语言解析器
Liqe是一个轻量高效的类Lucene查询语言(LQL)工具,提供了强大的解析、序列化和搜索功能。它支持复杂查询语法,包括关键词匹配、数值比较、范围搜索、通配符匹配和布尔运算。Liqe能够解析查询、序列化结果,并对JSON文档执行搜索。作为JavaScript生态中较为完整的类Lucene实现,Liqe为命令行和Web应用提供了灵活的高级搜索能力。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架,支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架,能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型,或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务,同时还支持使用现成模型或对其进行微调,基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发,帮助用户解决复杂的NLP问题。
open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架 支持多模态嵌入训练
GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统
open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架,用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库,支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法,适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用,是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。
ms-marco-MiniLM-L-6-v2 - 高性能跨编码器模型用于信息检索和文本排序
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目模型模型性能自然语言处理
ms-marco-MiniLM-L-6-v2是一款针对MS Marco段落排序任务开发的跨编码器模型。该模型在信息检索领域表现卓越,能够高效编码和排序查询与文本段落。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集评测中,模型展现出优异性能,NDCG@10和MRR@10分别达到74.30和39.01。ms-marco-MiniLM-L-6-v2兼顾效率与准确性,每秒可处理1800个文档,为信息检索应用提供了实用解决方案。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
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