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terrier-core

开源大规模文档检索引擎平台

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。

SimplyRetrieve - 私密轻量化的检索中心生成AI工具
GithubSimplyRetrieve大语言模型开源工具开源项目本地化检索生成
SimplyRetrieve是一款开源的检索中心生成(RCG)平台,提供本地化、轻量级的GUI和API接口。它具有检索调优、私有知识库构建和本地大语言模型访问等功能,旨在推动安全可解释的AI系统开发。该工具可在单个NVIDIA GPU上运行,适合各类机器学习研究人员使用。
openserp - 开源工具提供主流搜索引擎结果获取API
APICLIDockerGithubOpenSERP开源项目搜索引擎结果
OpenSERP是一款开源工具,为开发者提供Google、Yandex和Baidu等主流搜索引擎的结果获取API和CLI接口。该工具支持Docker部署和命令行使用,可设置语言、日期和文件类型等多种搜索参数。OpenSERP为需要大规模搜索数据的项目提供了一种免费且灵活的解决方案。
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。
kumo-search - 端到端搜索引擎框架支持全文和垂直领域检索
EA平台Githubkumo search向量检索开源项目搜索引擎端到端搜索
kumo search是一个端到端搜索引擎框架,运行在EA平台上。它支持全文检索、倒排索引、排序等功能,适用于数据量中等、业务复杂的垂直领域搜索。该框架允许使用Python编写业务逻辑,通过AOT编译器自动生成C++代码,实现快速迭代。kumo search提供多个基础库和服务项目,包括向量引擎和综合搜索引擎,为搭建全面搜索解决方案提供支持。
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。
sycamore - AI文档处理与数据抽取
Aryn Partitioning ServiceDETR AI modelGithubSycamore开源项目文档处理引擎矢量数据库
Sycamore是一个开源的AI文档处理引擎,针对ETL、RAG和LLM应用。它具备处理和丰富各类文档(如报告、幻灯片和手册)的能力,特别在PDF和嵌入图表的图像处理上表现优异。借助Aryn Partitioning Service,Sycamore实现了高效的文档分割、OCR和数据提取,极大提升了数据块分割准确性和检索效果。其DocSet抽象模型支持大规模数据处理,包括表格提取和视觉摘要,确保高质量数据可以轻松载入向量数据库和混合搜索引擎。
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。
Toshi - Rust语言开发的开源全文搜索引擎
ElasticsearchGithubRustTantivyToshi全文搜索引擎开源项目
Toshi是一个基于Rust语言的开源全文搜索引擎项目,旨在提供类似Elasticsearch的功能。该项目注重稳定性和安全性,仅使用Rust的安全特性。Toshi支持多种查询方式,包括术语、模糊、短语、范围、正则表达式和布尔查询。它还提供了灵活的配置选项,如数据存储、内存管理和日志设置等。目前Toshi仍在持续开发中,适合需要安全可靠的全文搜索解决方案的开发者参考和使用。
orama - 全方位搜索引擎解决方案,支持多设备多接口使用
GeosearchGithubOrama向量搜索开源项目搜索引擎混合搜索
Orama提供全文本、向量和混合搜索功能,适用于浏览器、服务器、移动应用和边缘设备,并且体积小于2KB。主要功能包括向量搜索、混合搜索、筛选器、地理搜索、字段提升、容错和精确匹配。通过插件系统,用户可以扩展功能,支持30种语言的词干提取和标记。Orama易于安装和使用,文档详细并有社区支持,是理想的轻量级搜索解决方案。
texthero - 全面的文本数据处理和可视化工具
GithubTexthero开源项目文本可视化文本表示文本预处理自然语言处理
Texthero是一个专为现代程序员设计的Python工具包,致力于快速高效地处理和可视化文本数据。其功能包括文本预处理、自然语言处理、文本表示、向量空间分析和文本可视化。Texthero与Pandas具有相同的表达能力,并提供全面的文档支持,对语言学知识要求较低。该项目免费开源,鼓励社区贡献,共同提升多语言支持。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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