RankLLM

RankLLM — это полноценный инструментарий Python, разработанный для исследователей и инженеров в области информационного поиска (ИП), которым требуется надежная и воспроизводимая платформа для использования больших языковых моделей (LLMs). Он системно решает сложные задачи переранжирования, предоставляя унифицированную среду для экспериментов, оценки и развертывания широкого спектра моделей переранжирования. RankLLM упрощает весь исследовательский процесс — от извлечения информации и переранжирования до оценки — с основным акцентом на мощные и эффективные списковые переранжировщики.

Ключевые особенности

📚 Гибкая поддержка моделей переранжирования Преодолейте ограничения, присущие одномодельным подходам. RankLLM предоставляет унифицированный интерфейс для множества парадигм переранжирования, включая точечные (MonoT5), попарные (DuoT5) и передовые списковые модели. Вы можете без труда экспериментировать с LLMs с открытым исходным кодом, такими как RankZephyr и RankVicuna, или интегрироваться с проприетарными API для RankGPT и RankGemini, и всё это в рамках одного инструментария.

⚡ Высокопроизводительный инференс Проводите масштабные эксперименты, избегая типичных узких мест в производительности. RankLLM разработан с акцентом на эффективность, предлагая прямую поддержку передовых бэкэндов инференса, таких как vLLM, SGLang и TensorRT-LLM. Это позволяет значительно ускорить выполнение задач переранжирования, что делает работу с более крупными моделями и массивами данных реальностью.

🔁 Полная воспроизводимость Устраните неопределенность и накладные расходы на настройку, столь характерные для исследований в области ИП. С помощью удобных скриптов-оберток и наших команд "воспроизведения в два клика" (2CR) вы можете легко воспроизводить результаты ключевых научных работ на стандартных наборах данных, таких как MS MARCO. Это обеспечивает надежную базовую линию, позволяя вам сосредоточиться на инновациях, а не на реализации.

🗂️ Обширный и тщательно подобранный "зоопарк моделей" Получите прямой доступ к богатой коллекции предварительно обученных и оптимизированных моделей переранжирования прямо через инструментарий. "Зоопарк моделей" включает полный пакет LiT5 для эффективного однопроходного переранжирования, различные модели MonoT5 для точечного оценивания и новейшие списковые модели, такие как RankZephyr. Этот тщательно подобранный выбор экономит ваше время и гарантирует, что вы работаете с проверенными, высококачественными переранжировщиками.

Варианты использования

• Сравнение архитектур переранжирования: Как исследователь, вы можете использовать RankLLM для проведения объективного и контролируемого сравнения между точечной моделью, такой как MonoT5, попарной моделью, такой как DuoT5, и списковой моделью, такой как RankZephyr, на вашем конкретном наборе данных. Инструментарий берет на себя рутинную работу, поэтому вы можете сосредоточиться на анализе результатов и формулировании четких выводов.

• Создание надежной исследовательской базовой линии: Если вы аспирант или научный сотрудник, вы можете использовать предоставленные команды 2CR для мгновенного воспроизведения передовых результатов на бенчмарках, таких как DL19 и DL20. Это дает вам проверенную, высокопроизводительную базовую линию, по отношению к которой можно измерять свои собственные инновационные результаты.

• Создание эффективной службы переранжирования: Для инженерных команд интеграция RankLLM с SGLang или TensorRT-LLM предоставляет четкий путь к созданию высокопроизводительного компонента переранжирования для промышленной поисковой системы. Вы можете использовать модель, такую как RankZephyr, для повышения релевантности поиска при сохранении низкой задержки.

Почему стоит выбрать RankLLM?

Этот инструментарий разработан, чтобы обеспечить явное преимущество по сравнению с созданием пользовательских скриптов или использованием более общих фреймворков. Вот как:

• Акцент на воспроизводимости: В то время как воспроизведение исследований в области ИР часто является серьезным препятствием, RankLLM построен вокруг команд воспроизведения в два клика (2CR). Такая приверженность гарантирует, что вы сможете уверенно проверять и развивать предыдущие работы — функция, редко встречающаяся в других инструментах.

• Специализация на списковом переранжировании: В отличие от многих инструментариев, которые ограничиваются более простыми точечными методами, RankLLM обеспечивает первоклассную поддержку продвинутого спискового переранжирования с помощью LLMs с открытым исходным кодом. Это позволяет использовать превосходное контекстное понимание моделей, которые оценивают весь список документов за один раз.

• Разработано для производительности: Вместо того чтобы полагаться на стандартные конвейеры инференса, RankLLM напрямую интегрируется с высокопроизводительными бэкэндами, такими как vLLM, SGLang и TensorRT-LLM. Это предоставляет готовое решение для ускорения инференса, которое в противном случае пришлось бы разрабатывать самостоятельно.

• Несравненное разнообразие моделей: Инструментарий предлагает один из самых всеобъемлющих и хорошо организованных "зоопарков моделей" для переранжирования. Он объединяет ведущие модели от Castorini group и не только, предоставляя вам единую точку доступа к точечным, попарным и списковым моделям для различных областей, включая биомедицинский поиск.

Заключение

RankLLM — это определяющий инструментарий для исследователей и практиков, стремящихся использовать мощь LLMs для современного информационного поиска. Предоставляя воспроизводимую, эффективную и универсальную платформу, он устраняет критические барьеры для инноваций и позволяет расширять границы релевантности поиска.

Изучите документацию и начните уверенно и четко создавать свой конвейер ранжирования нового поколения.