O valor prático do design modular
O projeto arquitetônico do Rankify considera totalmente as necessidades dos cenários de pesquisa e usa componentes modulares para obter desacoplamento funcional e configuração flexível. Essa ideia de design permite que os pesquisadores criem rapidamente o processo experimental.
- Modularidade funcionalDados, recuperadores e modelos são relativamente independentes e podem ser instalados em combinação, conforme necessário (por exemplo, módulos separados de recuperador ou reranking)
- Flexibilidade experimentalSuporte para acesso personalizado ao conjunto de dados, permitindo a substituição de implementações algorítmicas em qualquer sessão de processamento
- Facilidade de implantaçãoFornecer interfaces para índices pré-criados (Wikipedia/MS MARCO) e conjuntos de dados do Hugging Face para evitar a duplicação do trabalho de infraestrutura
Em casos típicos, os pesquisadores podem comparar rapidamente as diferenças de desempenho de diferentes modelos de reordenação, mantendo o recuperador inalterado; os desenvolvedores também podem substituir facilmente o modelo LLM do módulo gerador. Esse projeto reduz significativamente o tempo do ciclo experimental e pode melhorar a eficiência da pesquisa em cerca de 40% com base em dados do mundo real.
Essa resposta foi extraída do artigoRankify: um kit de ferramentas Python que oferece suporte à recuperação e reordenação de informaçõesO
