Código abiertoRAG1k
rerankers
Una API Python mínima para todos los modelos y métodos de reranking.
rerankers es una biblioteca ligera de AnswerDotAI que ofrece una interfaz unificada sobre múltiples enfoques de reranking: cross-encoders, interacción tardía estilo ColBERT, rerankers basados en T5, rerankers LLM y APIs de reranking alojadas. Permite intercambiar implementaciones de reranker tras una llamada consistente, de modo que mejorar la relevancia en RAG no requiere reescribir el código de integración. Destaca por estandarizar el ecosistema de reranking, hasta ahora muy fragmentado.
Repositorio
AnswerDotAI/rerankersLenguaje
PythonLo que construirías con esto
- Añadir una etapa de reranking a un pipeline RAG para reordenar los fragmentos recuperados y mejorar la calidad de las respuestas
- Realizar pruebas A/B de distintos modelos de reranker tras una única API sin modificar el código circundante
- Combinar recuperación vectorial económica con un cross-encoder o reranker LLM más potente para una recuperación en dos etapas
Etiquetas
rerankingretrievalrag