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Denserretriever
简介 :
DenserRetriever是一个开源的AI检索模型，专为RAG（Retrieval-Augmented Generation）设计，利用社区协作的力量，采用XGBoost机器学习技术有效结合异构检索器，旨在满足大型企业的需求，并且易于部署，支持docker快速启动。它在MTEB检索基准测试中达到了最先进的准确性，并且Hugging Face排行榜上也有其身影。
需求人群 :
DenserRetriever适用于需要高效信息检索和数据整合的大型企业和研究机构，尤其是那些寻求通过AI技术提升信息处理效率和准确性的组织。
使用场景
企业使用DenserRetriever进行市场数据分析，以提高决策效率。
研究机构利用DenserRetriever进行学术文献检索，加速科研进程。
教育机构采用DenserRetriever为学生提供快速准确的信息检索服务。
产品特色
100%开源，鼓励社区合作。
集成XGBoost机器学习技术，优化检索器组合。
企业级设计，可扩展以满足大型企业需求。
即插即用，通过docker compose快速部署。
在MTEB检索基准测试中达到先进水平。
Hugging Face排行榜上有显著表现。
即将推出DenserRetriever v1 Beta版本。
使用教程
第一步：访问DenserRetriever的GitHub仓库或官网。
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第二步：根据系统环境选择适合的安装方式，如docker。
第三步：遵循安装指南，执行docker compose up命令启动DenserRetriever实例。
第四步：配置DenserRetriever的参数，以满足特定需求。
第五步：开始使用DenserRetriever进行数据检索和分析。
第六步：根据需要，参与社区协作，贡献代码或反馈问题。
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