Neural-Cherche：高效神经搜索模型的微调与应用

Neural-Cherche：高效神经搜索模型的微调与应用

neural-cherche Neural Search 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural-cherche

项目介绍

Neural-Cherche 是一个专为微调神经搜索模型（如 Splade、ColBERT 和 SparseEmbed）而设计的开源库。它不仅提供了简单有效的方法来微调这些模型，还支持在离线和在线环境中进行高效的推理。通过 Neural-Cherche，用户可以轻松地保存所有计算的嵌入，避免重复计算，从而提升搜索效率。

项目技术分析

Neural-Cherche 支持 CPU、GPU 和 MPS 设备，兼容性强。它能够从任何 Sentence Transformer 预训练检查点微调 ColBERT，而 Splade 和 SparseEmbed 则需要基于 MLM 的预训练模型。此外，Neural-Cherche 还提供了多种检索器（如 SparseEmbed、SPLADE、TFIDF、BM25）和排序器（如 ColBERT），用户可以根据需求选择合适的模型进行微调和应用。

项目及技术应用场景

Neural-Cherche 适用于多种应用场景，包括但不限于：

• 文档检索：在大型文档库中快速检索相关文档。
• 信息提取：从海量数据中提取关键信息。
• 问答系统：构建高效的问答系统，提供准确的答案。
• 推荐系统：根据用户查询推荐相关内容。

项目特点

• 高效微调：支持多种神经搜索模型的微调，提升模型性能。
• 多设备兼容：支持 CPU、GPU 和 MPS 设备，灵活性强。
• 嵌入保存：自动保存计算的嵌入，避免重复计算，提升效率。
• 丰富的模型选择：提供多种检索器和排序器，满足不同需求。
• 预训练模型：提供预训练检查点，用户可以直接使用或进一步微调以适应特定数据集。

快速开始

Neural-Cherche 的安装非常简单，只需使用以下命令：

pip install neural-cherche

如果需要在训练过程中评估模型，可以安装额外的依赖：

pip install "neural-cherche[eval]"

详细的文档和使用示例可以在 Neural-Cherche 文档 中找到。

结语

Neural-Cherche 是一个功能强大且易于使用的神经搜索模型微调库，无论你是研究人员还是开发者，都能从中受益。通过 Neural-Cherche，你可以轻松地微调和应用各种神经搜索模型，提升搜索效率和准确性。快来尝试吧！

neural-cherche Neural Search 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural-cherche