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Introducing Denser Retriever
经过几周的努力工作,我很高兴向大家介绍 Denser Retriever GitHub 仓库 🎉🚀
github.com

Denser Retriever 将多种搜索技术集成到一个平台中。它利用梯度提升 (xgboost) 机器学习技术将关键词搜索、向量搜索和机器学习重排序结合起来。我们在 MTEB 数据集上的实验表明,通过 xgboost 模型(标记为 ES+VS+RR_n)将关键词搜索、向量搜索和重排序器结合起来,可以显著改善向量搜索 (VS) 的基准表现。

🚀 功能
Denser Retriever 的初始版本提供以下功能:

* 支持关键词搜索、向量搜索和机器学习模型重排序等异构检索器
* 利用 xgboost 机器学习技术有效结合异构检索器
* 在 MTEB 检索基准测试中实现最先进的准确性
* 演示如何使用 Denser Retriever 来驱动端到端应用程序,例如聊天机器人和语义搜索

欢迎大家访问retriever.denser.ai. 关注给我们或加入我们以持续改进项目!😀
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Denser Retriever 将多种搜索技术集成到一个平台中。它利用梯度提升 (xgboost) 机器学习技术将关键词搜索、向量搜索和机器学习重排序结合起来。我们在 MTEB 数据集上的实验表明,通过 xgboost 模型(标记为 ES+VS+RR_n)将关键词搜索、向量搜索和重排序器结合起来,可以显著改善向量搜索 (VS) 的基准表现。

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* 支持关键词搜索、向量搜索和机器学习模型重排序等异构检索器
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