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FlashRank学习资料汇总 - 超快速文档重排序工具

RayRay
FlashRank重排序跨编码器模型神经网络Github开源项目

FlashRank学习资料汇总 - 超快速文档重排序工具

FlashRank是一个轻量级且超快速的Python库,用于为现有的搜索和检索管道添加重排序功能。它基于最先进的LLM和交叉编码器模型,无需GPU即可实现高效的文档重排序。本文汇总了FlashRank的主要特性、安装方法、使用教程等学习资源,帮助开发者快速上手这个强大的工具。

主要特性

  1. 超轻量级:无需PyTorch或Transformers,可直接在CPU上运行。最小的重排序模型仅4MB。

  2. 超快速:重排序速度取决于文档和查询的token数量以及模型深度。默认模型可在0.1秒内对100个文档进行重排序。

  3. 低成本:适用于无服务器部署,内存占用小,冷启动时间短。

  4. 基于最先进模型:使用SoTA交叉编码器和其他模型,零样本性能出色。

FlashRank速度演示

安装方法

默认安装(轻量级配对重排序器):

pip install flashrank

安装基于LLM的列表式重排序器:

pip install flashrank[listwise]

快速入门

from flashrank import Ranker, RerankRequest

# 初始化排序器
ranker = Ranker(max_length=128)

# 准备查询和文档
query = "How to speedup LLMs?"
passages = [
   {"id":1, "text":"文档1内容..."}, 
   {"id":2, "text":"文档2内容..."},
   # ...
]

# 重排序
rerankrequest = RerankRequest(query=query, passages=passages)
results = ranker.rerank(rerankrequest)
print(results)

更多学习资源

FlashRank可与各种搜索和检索管道集成,包括词汇搜索、语义搜索和混合搜索:

FlashRank与检索管道集成

FlashRank是一个强大而灵活的文档重排序工具,可以显著提升搜索和检索系统的性能。欢迎开发者尝试使用,并为项目贡献代码和想法!

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