RAG-Retrieval
需求人群
["适用于需要高效检索和排序模型的开发者和数据科学家","适合在自然语言处理和信息检索领域的研究和应用","适合希望简化模型部署和推理流程的团队和个人"]使用场景
在搜索引擎中对搜索结果进行排序，提高检索相关性在推荐系统中对推荐列表进行优化，提升用户体验在问答系统中对候选答案进行排序，提供更准确的回答产品特色
支持多种排序模型，如Cross Encoder Reranker和LLM Reranker对长文档友好，支持最大长度截断和切分取最大分值的处理逻辑易于扩展，新排序模型的集成只需继承basereranker并实现特定函数提供了统一的接口，简化了不同模型的推理过程支持微调任意开源的RAG检索模型提供了详细的使用教程和测试案例，方便用户学习和对齐原有推理框架使用教程
- 1步骤1：访问RAG-Retrieval的GitHub页面并下载代码
- 2步骤2：根据系统环境手动安装与本地CUDA版本兼容的torch
- 3步骤3：通过pip安装rag-retrieval库
- 4步骤4：根据需要选择并配置支持的Reranker模型
- 5步骤5：使用rag-retrieval库进行模型的推理或微调
- 6步骤6：根据提供的测试案例验证模型性能
- 7步骤7：集成到具体应用中，进行实际的检索和排序任务
团队介绍
了解 RAG-Retrieval 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。