
使用場景
在搜索引擎中對搜索結果進行排序,提高檢索相關性
在推薦系統中對推薦列表進行優化,提升用戶體驗
在問答系統中對候選答案進行排序,提供更準確的回答
產品特色
支持多種排序模型,如Cross Encoder Reranker和LLM Reranker
對長文檔友好,支持最大長度截斷和切分取最大分值的處理邏輯
易於擴展,新排序模型的集成只需繼承basereranker並實現特定函數
提供了統一的接口,簡化了不同模型的推理過程
支持微調任意開源的RAG檢索模型
提供了詳細的使用教程和測試案例,方便用戶學習和對齊原有推理框架
使用教程
步驟1:訪問RAG-Retrieval的GitHub頁面並下載代碼
步驟2:根據系統環境手動安裝與本地CUDA版本兼容的torch
步驟3:通過pip安裝rag-retrieval庫
步驟4:根據需要選擇並配置支持的Reranker模型
步驟5:使用rag-retrieval庫進行模型的推理或微調
步驟6:根據提供的測試案例驗證模型性能
步驟7:集成到具體應用中,進行實際的檢索和排序任務
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