在Python项目中使用Zerank-1进行文档重排序主要包括以下五个步骤：
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安装依赖库：首先需要通过pip安装sentence-transformers和torch库：
pip install -U sentence-transformers torch -
加载模型：使用CrossEncoder类加载Zerank-1模型，首次运行会自动下载：
model = CrossEncoder("zeroentropy/zerank-1", trust_remote_code=True) -
准备数据：将查询(query)和文档(documents)组织成(查询,文档)的元组列表格式
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预测得分：调用model.predict()方法计算相关性得分，得到NumPy数组格式的分数
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结果排序：将分数与原始文档对应，按得分降序排序输出最终结果
完整的代码示例包括文档预处理、模型预测和结果展示三个部分。需要注意的是，该模型在GPU环境下会获得更好的性能，特别是在处理大批量文档时。
本答案来源于文章《Zerank-1: 用于提升搜索结果精度的重排序模型》
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