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Denserretriever
簡介 :
DenserRetriever是一個開源的AI檢索模型，專為RAG（Retrieval-Augmented Generation）設計，利用社區協作的力量，採用XGBoost機器學習技術有效結合異構檢索器，旨在滿足大型企業的需求，並且易於部署，支持docker快速啟動。它在MTEB檢索基準測試中達到了最先進的準確性，並且Hugging Face排行榜上也有其身影。
需求人群 :
DenserRetriever適用於需要高效信息檢索和數據整合的大型企業和研究機構，尤其是那些尋求通過AI技術提升信息處理效率和準確性的組織。
使用場景
企業使用DenserRetriever進行市場數據分析，以提高決策效率。
研究機構利用DenserRetriever進行學術文獻檢索，加速科研進程。
教育機構採用DenserRetriever為學生提供快速準確的信息檢索服務。
產品特色
100%開源，鼓勵社區合作。
集成XGBoost機器學習技術，優化檢索器組合。
企業級設計，可擴展以滿足大型企業需求。
即插即用，通過docker compose快速部署。
在MTEB檢索基準測試中達到先進水平。
Hugging Face排行榜上有顯著表現。
即將推出DenserRetriever v1 Beta版本。
使用教程
第一步：訪問DenserRetriever的GitHub倉庫或官網。
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第二步：根據系統環境選擇適合的安裝方式，如docker。
第三步：遵循安裝指南，執行docker compose up命令啟動DenserRetriever實例。
第四步：配置DenserRetriever的參數，以滿足特定需求。
第五步：開始使用DenserRetriever進行數據檢索和分析。
第六步：根據需要，參與社區協作，貢獻代碼或反饋問題。
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