Background
信息检索的核心挑战之一是确保返回结果与用户查询高度相关。传统方法如BM25虽然快速，但语义理解能力有限。Rankify通过组合多种技术可系统性解决该问题。
prescription
- skill set：采用”检索+重排序”两阶段流程：
1. 先用BM25/DPR进行初筛（retrieve模块）
2. 再通过MonoT5等24种重排序模型（reranking模块）优化结果 - concrete operation::
- 安装完整版：
pip install "rankify[all]" - 加载Wikipedia预构建索引：
retriever = Retriever(method="bge", index_type="wiki") - 用Sentence Transformer重排序：
reranker = Reranking(method="sentence-transformer")
- 安装完整版：
- 评估验证: Use
Metrics模块计算Recall@10等指标验证效果提升
key point
推荐混合使用稠密检索(如BGE)与神经重排序模型，相比单一方法平均可提升15-30%的相关性指标（MS MARCO基准测试结果）。
This answer comes from the articleRankify: a Python toolkit supporting information retrieval and reorderingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决信息检索结果相关性不足的问题？
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