denser retriever

AIの統合をアプリケーションに合理化するように設計されたエンタープライズグレードのAIレトリバーが設計され、最先端の正確性が確保されます。

説明

Denser Retriverは、複数の検索テクノロジーを単一のプラットフォームに組み合わせています。グラデーションブースト（xgboost）機械学習技術を使用して組み合わせます。

• クエリが言及していることを正確に取得することに焦点を当てたキーワードベースの検索。
• 幅広い潜在的に関連する回答を見つけるのに最適なベクトルデータベース。
• 結果を微調整して、最も関連性の高い回答がリストの上にあることを確認する機械学習の再審査員。

• MTEBデータセットでの実験は、XGBoostモデル（ES+VS+RR_Nとして表される）を介したキーワード検索、ベクトル検索、および再lankerの組み合わせがベクトル検索（VS）ベースラインを大幅に改善できることを示しています。

• ここで人類の文脈検索データセットを使用したデンサーレトリバー実験をご覧ください。

特徴

Denser Retrieverの最初のリリースは、次の機能を提供します。

• キーワード検索、ベクトル検索、 MLモデルの再ランキングなどの異種レトリバーのサポート
• Xgboost MLテクニックを活用して、不均一なレトリバーを効果的に組み合わせます
• MTEB検索ベンチマークの最先端の精度
• Denser Retrieverを使用して、チャットボットやセマンティック検索などのエンドツーエンドアプリケーションのパワー

？インストール

https://www.python.org/downloads/からインストーラーを使用する場合、Numpyインストールの問題に関するフィードバックを受け取ったため、Anaconda経由でPythonをインストールすることをお勧めします。この問題の解決策を提供することに取り組んでいます。 Denser Retrieverをインストールするには、実行できます。

ピップ

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

詩

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

？ドキュメント

公式ドキュメントは、Retriver.denser.aiでホストされています。開始するにはここをクリックしてください。

？？発達

ローカルマシンでデンサーレトリバーの開発を開始できます。

詳細については、development.mdを参照してください。

？ライセンス

このプロジェクトは、 MITライセンスの条件に基づいてライセンスされています。詳細については、ライセンスを参照してください。

？引用

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