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
步骤1：访问RAG-Retrieval的GitHub页面并下载代码
步骤2：根据系统环境手动安装与本地CUDA版本兼容的torch
步骤3：通过pip安装rag-retrieval库
步骤4：根据需要选择并配置支持的Reranker模型
步骤5：使用rag-retrieval库进行模型的推理或微调
步骤6：根据提供的测试案例验证模型性能
步骤7：集成到具体应用中，进行实际的检索和排序任务
