检索增强生成（RAG）结合了检索模型和生成模型，通过利用大量文档或知识库获取相关信息，提高生成内容的质量和相关性。DenserAI团队推出的Denser Retriever是一个开源的RAG框架，支持异构检索器，如关键词搜索、向量搜索和机器学习模型重排序。Denser Retriever的初始版本提供了构建端到端应用的功能，如聊天机器人和语义搜索。Denser Retriever的设计确保了在实际应用中的可靠性和稳定性，并提供了最先进的准确性，提高了AI应用的质量。此外，Denser Retriever具有高度的可扩展性和灵活性，适应广泛的应用，并可根据具体需求进行定制。
