denser retriever

Un Retriever d'IA de qualité d'entreprise conçu pour rationaliser l'intégration de l'IA dans vos applications, garantissant une précision de pointe.

Description

Dender Retriever combine plusieurs technologies de recherche dans une seule plate-forme. Il utilise la technique d'apprentissage automatique de l'amélioration du gradient (XGBOost) à combiner:

• Recherches basées sur des mots clés qui se concentrent sur la récupération précisément de ce que la requête mentionne.
• Des bases de données vectorielles qui sont idéales pour trouver un large éventail de réponses potentiellement pertinentes.
• L'apprentissage automatique relâche qui affine les résultats pour garantir que les réponses les plus pertinentes en tête de liste.

• Nos expériences sur les ensembles de données MTEB montrent que la combinaison de la recherche de mots clés, de la recherche vectorielle et d'un RERANKER via un modèle XGBOost (désigné ES + VS + RR_N) peut considérablement améliorer la ligne de base de la recherche de vecteur (vs).

• Consultez les expériences de Retriever plus dense à l'aide de l'ensemble de données de récupération contextuel anthropique ici .

Caractéristiques

La version initiale de Denser Retriever fournit les fonctionnalités suivantes.

• Prise en charge des récupérateurs hétérogènes tels que la recherche de mots clés , la recherche de vecteurs et la réinstallation du modèle ML
• Tirer parti de la technique XGBOost ML pour combiner efficacement les retrievers hétérogènes
• Précision de pointe sur la récupération du MTEB
• Démontrer comment utiliser Dender Retriever pour alimenter une application de bout en bout telle que Chatbot et Semantic Search

? Installation

Nous vous recommandons d'installer Python via Anaconda, car nous avons reçu des commentaires sur les problèmes avec l'installation Numpy lors de l'utilisation du programme d'installation de https://www.python.org/downloads/. Nous travaillons à fournir une solution à ce problème. Pour installer un retriever plus dense, vous pouvez courir:

Pépin

pip install git+https://github.com/denser-org/denser-retriever.git#main

Poésie

poetry add git+https://github.com/denser-org/denser-retriever.git#main

? Documentation

La documentation officielle est hébergée sur retriever.denser.ai. Cliquez ici pour commencer.

??développement

Vous pouvez commencer à développer un retriever plus dense sur votre machine locale.

Voir Development.MD pour plus de détails.

? Licence

Ce projet est concédé sous licence de la licence MIT . Voir la licence pour plus de détails.

? Citation

 @misc { denser-retriever ,
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  title = { An enterprise-grade AI retriever designed to streamline AI integration into your applications, ensuring cutting-edge accuracy. } ,
  year = { 2024 } ,
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  journal = { GitHub repository } ,
  howpublished = { url{https://github.com/denser-org/denser-retriever} }
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