如何解决信息检索结果相关性不足的问题？

2025-08-28

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背景

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。

技术组合：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
コンクリート作業::
1. 安装完整版：pip install "rankify[all]"
2. 加载Wikipedia预构建索引：
  retriever = Retriever(method="bge", index_type="wiki")
3. 用Sentence Transformer重排序：
  reranker = Reranking(method="sentence-transformer")
评估验证使用Metrics模块计算Recall@10等指标验证效果提升

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）。