搜索引擎AI工具集合——提升搜索效率的智能应用
LLMs论文学习资料汇总 - 大型语言模型相关论文与资源导航
本文汇总了LLMs(大型语言模型)相关的重要论文、代码资源和学习材料,涵盖多模态、PEFT、RAG、CoT等多个研究方向,旨在帮助读者更好地学习和了解LLMs领域的最新进展。
AgentSearch学习资料汇总 - 强大的搜索代理框架和自定义本地搜索引擎
AgentSearch是一个用于驱动搜索代理和实现自定义本地搜索的框架。本文汇总了AgentSearch的学习资料,包括项目介绍、主要特性、快速入门指南以及社区支持等信息,帮助开发者快速上手这个强大的搜索框架。
Trieve入门学习资料 - 全方位搜索、推荐和RAG基础设施API
Trieve是一个强大的AI驱动搜索和推荐平台,本文汇总了Trieve的主要学习资源,帮助开发者快速上手这一革命性的搜索基础设施。
gerev - AI驱动的企业级搜索引擎学习资料汇总
gerev是一个开源的企业级搜索引擎项目,能够快速搜索公司内部的各种文档、对话和页面。本文汇总了gerev的各种学习资料,帮助读者快速了解和使用这个强大的工具。
search_with_lepton学习资料汇总-轻松构建对话式搜索引擎
本文汇总了search_with_lepton项目的相关学习资料,帮助开发者快速上手这个用不到500行代码就能构建对话式搜索引擎的强大工具。
ElasticPress: 为WordPress打造的快速灵活的搜索和查询引擎
ElasticPress是一款为WordPress开发的强大插件,它利用Elasticsearch的能力,为WordPress网站提供快速、灵活且高度可定制的搜索和查询功能,大幅提升网站性能和用户体验。
Elasticsearch Ruby 客户端:功能强大的 Ruby 与 Elasticsearch 集成解决方案
Elasticsearch Ruby 客户端是一个功能强大的 Ruby 库,为 Ruby 开发者提供了与 Elasticsearch 进行交互的完整解决方案。它包含了低级别的连接代码和高级别的 API 封装,使得在 Ruby 应用中使用 Elasticsearch 变得简单高效。
IResearch: 高性能跨平台搜索分析库
IResearch是一个完全用C++编写的跨平台、高性能搜索分析库,专注于不同排序/相似度模型的可插拔性。
Meilisearch Rust: 强大的搜索引擎API客户端
Meilisearch Rust是为Rust开发者设计的Meilisearch API客户端,提供了简单易用的接口来集成Meilisearch搜索功能。本文将全面介绍Meilisearch Rust的特性、安装使用方法以及与Meilisearch的兼容性等重要信息。
Fess: 强大易用的企业级搜索引擎
Fess是一款开源的企业级搜索引擎,基于OpenSearch/Elasticsearch构建,提供了简单易用的管理界面和强大的爬虫功能,支持多种数据源和文件格式,是Google Site Search的免费替代方案。
Typesense：开源、高性能的搜索引擎解决方案
Typesense是一个快速、容错、开源的搜索引擎，为开发者提供了构建出色搜索体验的强大工具。作为Algolia和Elasticsearch的替代品，Typesense以其简单易用和高性能著称。
Elasticsearch: 强大的分布式搜索和分析引擎
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,具有高可扩展性、近实时搜索、强大的分析能力等特点。本文全面介绍了Elasticsearch的核心特性、应用场景以及如何上手使用,帮助读者快速了解和掌握这一强大的搜索引擎技术。
Meilisearch docs-searchbar.js: 为文档网站提供强大的搜索功能
docs-searchbar.js 是 Meilisearch 提供的前端 SDK,用于为文档网站集成搜索功能。它提供了一个可自定义的搜索栏,支持实时搜索和结果预览,可以极大提升文档网站的用户体验。
Knowledge: 探索知识管理的本质与实践
本文深入探讨了知识的定义、类型以及在现代组织中的重要性,并介绍 了一个开源的个人书签搜索引擎项目,为读者提供了知识管理的理论与实践相结合的全面视角。
DocSearch: 为您的文档网站轻松添加搜索功能
DocSearch 是 Algolia 提供的一款免费工具,可以让您轻松为文档网站添加强大的搜索功能。它通过爬取您的网站内容,将数据推送到 Algolia 索引,并在您的网站上提供下拉式搜索体验。
retriv: 一款面向人类的Python搜索引擎
retriv是一个用户友好且高效的Python搜索引擎,支持稀疏、密集和混合检索,能够以单行代码构建搜索引擎。它基于Numba、PyTorch、Transformers和Faiss等先进技术,提供自动调优功能,是一个功能强大的信息检索工具。
Terrier-core: 强大灵活的开源信息检索平台
Terrier-core是一个功能丰富、高度可定制的开源信息检索系统，为大规模文档检索和信息检索研究提供了理想的平台。本文将详细介绍Terrier-core的主要特性、架构设计以及应用场景，帮助读者了解这一强大的IR工具。
信息检索中的预训练模型:发展现状与未来趋势
本文全面介绍了信息检索领域中预训练模型的应用现状,包括第一阶段检索和第二阶段重排序两个阶段的关键技术,并展望了未来发展趋势。文章对相关论文和方法进行了系统性梳理,为从事该领域研究的学者和工程师提供了有价值的参考。
PISA: 全球学生评估项目与高性能搜索引擎的融合
探讨PISA国际学生评估项目的重要性及其与PISA搜索引擎的关联，揭示教育评估与信息检索技术的创新融合。
kumo-search: 开箱即用的端到端搜索引擎框架
kumo-search是一个功能强大的端到端搜索引擎框架,支持全文检索、倒排索引、排序、缓存等多种功能。它运行在EA平台上,可实现多机房、多集群的工程自动化和服务治理。本文详细介绍了kumo-search的主要特性、架构设计以及相关项目生态。
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