denser retriever

Um AI Retriever, de grau corporativo, projetado para otimizar a integração da IA ​​em seus aplicativos, garantindo uma precisão de ponta.

Descrição

O Denser Retriever combina várias tecnologias de pesquisa em uma única plataforma. Utiliza a técnica de aprendizado de máquina para melhorar o gradiente (xgboost) para combinar:

• Pesquisas baseadas em palavras-chave se concentram em buscar com precisão o que a consulta menciona.
• Bancos de dados vetoriais que são ótimos para encontrar uma ampla gama de respostas potencialmente relevantes.
• O aprendizado de máquina reerranCa que ajustam os resultados para garantir as respostas mais relevantes no topo da lista.

• Nossos experimentos nos conjuntos de dados MTEB mostram que a combinação de pesquisa de palavras -chave, pesquisa de vetores e um re -reranício por meio de um modelo XGBOOST (indicado como ES+vs+rr_n) pode melhorar significativamente a linha de base de pesquisa vetorial (vs).

• Confira experimentos denser retriever usando o conjunto de dados antrópico de recuperação contextual aqui .

Características

O lançamento inicial do denso Retriever fornece os seguintes recursos.

• Apoiando retrievers heterogêneos, como pesquisa de palavras -chave , pesquisa de vetores e reanganização do modelo ML
• Alavancando a técnica XGBOOST ML para combinar efetivamente os retrievers heterogêneos
• Precisão de última geração no benchmarking de recuperação de MTEB
• Demonstrando como usar o denso Retriever para alimentar aplicativos de ponta a ponta, como chatbot e pesquisa semântica

? Instalação

Recomendamos a instalação do Python via Anaconda, pois recebemos feedback sobre problemas com a instalação da Numpy ao usar o instalador em https://www.python.org/downloads/. Estamos trabalhando para fornecer uma solução para esse problema. Para instalar o denso Retriever, você pode executar:

Pip

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

Poesia

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

? Documentação

A documentação oficial é hospedada em retriever.denser.ai. Clique aqui para começar.

??desenvolvimento

Você pode começar a desenvolver um recuo mais denso em sua máquina local.

Consulte o desenvolvimento.md para obter mais detalhes.

? Licença

Este projeto está licenciado nos termos da licença MIT . Consulte a licença para obter mais detalhes.

? Citação

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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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