# 檢索增強

這是一個文本排序模型，用於對文本進行相關性排序。

這是一個文本排序模型，用於對文本進行重新排序和評分，以提高搜索結果的相關性。

基於Qwen2.5架構的0.5B參數文本排序模型，使用Unsloth和TRL庫高效訓練

Provence是一款輕量級的上下文剪枝模型，專為檢索增強生成優化，尤其適用於問答場景。

Ruri是一個日語通用文本嵌入模型，專注於句子相似度計算和特徵提取，支持長文本處理。

這是castorini/rank_zephyr_7b_v1_full模型的GGUF量化版本，適用於文本排序任務。

這是一個基於intfloat/multilingual-e5-small微調的sentence-transformers模型，用於將句子和段落映射到384維密集向量空間，支持語義文本相似度、語義搜索等任務。

Snowflake Arctic Embed L 是一個專注於句子相似度和特徵提取的模型，適用於多種自然語言處理任務。

Snowflake Arctic Embed S 是一個專注於句子相似度任務的嵌入模型，由 Snowflake 公司開發。它在多種文本相關任務上表現出色，包括分類、聚類和檢索等。

DiscoLM 德語 7b 是一款基於Mistral的大型語言模型，專注於德語應用，是EM German模型家族的繼任者。該模型在大量德語和英語指令數據集上進行了SFT微調，並通過DPO強化學習進一步優化。

mmlw-e5-small 是一個用於句子相似度任務的句子轉換器模型，支持波蘭語文本處理。

基於RetroMAE目標在捷克語網絡語料庫上預訓練的BERT-small模型，由Seznam.cz開發，適用於多種自然語言處理任務。

由Sinequa開發的向量化器，能夠根據輸入的段落或查詢生成嵌入向量，用於句子相似度計算和檢索任務。

LeanDojo 是一個基於檢索增強語言模型的定理證明系統，旨在通過結合語言模型和檢索技術來提升自動定理證明的能力。

基於T5-base架構的文檔擴展模型，在MS MARCO數據集上訓練，用於生成與文檔內容相關的潛在查詢以增強檢索效果

FiD是一種基於知識蒸餾的問答系統模型，通過將閱讀器模型的知識蒸餾到檢索器中，提高問答系統的效率。