TopOpenSourceAI
EN

#200 · 主分类： 知识库与企业搜索

DensePhrases

information-retrieval knowledge-base nlp open-domain-qa passage-retrieval slot-filling

[ACL 2021] 大规模学习短语的稠密表示；EMNLP'2021：短语检索也能学习段落检索，同样 https://arxiv.org/abs/2012.12624

项目最后更新：06/15/22

在 GitHub 查看

GitHub Stars

606

Forks数量

75

贡献者数量

5

许可证

Apache-2.0

收录理由

DensePhrases 来自普林斯顿大学 NLP 团队，它换了一种思路做检索：不是先给整篇文档或段落排序，而是把维基百科里的短语编码成数十亿个稠密向量，建好索引后，用户提问可以直接用短语作答。同一个模型也能返回句子或完整段落，方便下游任务拿上下文。仓库里备好了预训练模型、现成的短语索引，还附带了把检索结果接进 Fusion-in-Decoder 问答、实体链接或知识对话的示例。ACL 和 EMNLP 两篇论文把设计讲得很透。需要说明的是，这更像研究代码，不是长期维护的生产服务，适合当作学习或搭建稠密检索的参考，别指望直接部署到线上就能稳定跑。

相关文章

暂无针对该项目的文章。

如需补充新闻资讯、使用教程、应用测评等内容，欢迎 联系我们推荐选题或投稿。

同类热门项目

ragflow

RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，将前沿 RAG 与 Agent 能力融合，为大型语言模型（LLM）打造卓越的上下文层。

#1

Understand-Anything

教学型图表优于炫技型图表。将任意代码转化为可探索、搜索和提问的交互式知识图谱。支持Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI等。

#2

crawl4ai

🚀🤖 Crawl4AI：开源的、对LLM友好的网页爬虫与抓取工具。别害羞，加入这里：https://discord.gg/jP8KfhDhyN

#3

docling

为生成式AI准备文档

#4

anything-llm

停止租用你的智能。用AnythingLLM拥有它。你需要的一切，实现强大的本地优先智能体体验。

#5