Hintergrund
Eine der zentralen Herausforderungen bei der Informationsbeschaffung besteht darin, sicherzustellen, dass die zurückgegebenen Ergebnisse für die Anfrage des Nutzers in hohem Maße relevant sind. Herkömmliche Methoden wie BM25 sind schnell, haben aber nur ein begrenztes semantisches Verständnis. Rankify kann dieses Problem systematisch angehen, indem es mehrere Techniken kombiniert.
Verschreibung
- TechnologieportfolioEin zweistufiger Prozess von "Suche + Neuordnung" wird verwendet:
1. erstes Screening mit BM25/DPR (Modul abrufen)
2. die Optimierung der Ergebnisse durch 24 Reordering-Modelle wie MonoT5 (Reranking-Modul). - konkreter Vorgang::
- Installieren Sie die Vollversion:
pip install "rankify[all]" - Laden Sie den vorgefertigten Wikipedia-Index:
retriever = Retriever(method="bge", index_type="wiki") - Neuordnung mit Sentence Transformer:
reranker = Reranking(method="sentence-transformer")
- Installieren Sie die Vollversion:
- Bewertung und Validierung: Verwendung
MetricsDas Modul berechnet Recall@10 und andere Metriken, um verbesserte Ergebnisse zu validieren.
Wichtigste Punkte
Eine Mischung aus dichtem Retrieval (z. B. BGE) und neuronalen Neuordnungsmodellen wird empfohlen, um die Relevanzmetriken um durchschnittlich 15-301 TP3T im Vergleich zu einer einzelnen Methode zu verbessern (MS MARCO Benchmarking-Ergebnisse).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRankify: ein Python-Toolkit, das die Suche und Neuordnung von Informationen unterstütztDie
