#神经搜索

CLIP-as-service是一款以神经网络为基础，专注于提供高效且易于扩展的图像和文本嵌入服务。其面向大规模数据处理，支持多种并发请求，适合集成到各种神经网络搜索框架中。这个服务通过简洁的API和自动负载均衡，让用户无需深厚技术背景即可便捷使用。同时，该服务能与Jina和DocArray等神经搜索生态系统紧密结合，助力开发者快速部署多模态和跨模态应用。

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。

RAGatouille是一个开源的检索增强生成(RAG)工具包,专注于将先进的检索方法应用于RAG管道。它集成了ColBERT等最新研究成果,提供简单易用的API接口用于模型训练、文档索引和检索。RAGatouille的设计理念是模块化和易用性,同时保持高度可定制性。通过优化检索性能,该工具包旨在提升RAG系统的整体效果,促进信息检索技术在实际应用中的发展。

该项目基于BERT-mini开发了一个用于区分关键词查询和问题/陈述查询的模型。在Haystack框架中，该模型实现了99.7%的测试准确率，能够准确将问题路由至Reader分支，提升结果精确度并降低计算开销。模型可通过简洁的Python代码轻松集成，适用于需要高效查询分类的神经搜索系统。

该项目是一个基于神经网络的问句与陈述句分类器，专为提升搜索系统性能而设计。它能准确区分用户输入的查询类型，有效提高搜索准确度。基于Transformers架构开发，易于集成到Haystack等搜索框架中，为开发者提供了实用的查询分类工具。