denser retriever

旨在簡化AI集成到您的應用程序的企業級AI獵犬，以確保最先進的準確性。

描述

密集的獵犬將多個搜索技術結合到一個平台中。它利用梯度提升（XGBoost）機器學習技術結合在一起：

• 基於關鍵字的搜索旨在精確獲取查詢所提及的內容。
• 矢量數據庫非常適合找到廣泛的潛在相關答案。
• 微調結果以確保最相關的答案在列表中的最佳答案。

• 我們在MTEB數據集上進行的實驗表明，通過XGBoost模型（表示為ES+VS+RR_N），關鍵字搜索，向量搜索和Reranker的組合可以顯著改善矢量搜索（VS）基線。

• 使用人類上下文檢索數據集查看密集檢索器實驗。

特徵

探索器的初始版本提供以下功能。

• 支持異質檢索器，例如關鍵字搜索，向量搜索和ML模型Reranking
• 利用XGBoost ML技術有效地結合異質獵犬
• MTEB檢索基準測試的最先進的準確性
• 演示如何使用密度探索器為端到端的應用程序供電，例如聊天機器人和語義搜索

？安裝

我們建議通過Anaconda安裝Python，因為我們從https://www.python.org/downloads/使用安裝程序時收到了有關Numpy安裝問題的反饋。我們正在為解決此問題提供解決方案。要安裝密集的獵犬，您可以運行：

pip

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

？文件

官方文件託管在retriever.denser.ai上。單擊此處開始。

？？發展

您可以在本地機器上開始開發更密集的獵犬。

有關更多詳細信息，請參見Development.md。

？執照

該項目是根據MIT許可證的條款獲得許可的。有關更多詳細信息，請參見許可證。

？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} }
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