DataScienceUIBK/Rankify
🔥 Rankify: A Comprehensive Python Toolkit for Retrieval, Re-Ranking, and Retrieval-Augmented Generation 🔥. Our toolkit integrates 40 pre-retrieved benchmark datasets and supports 7+ retrieval techniques, 24+ state-of-the-art Reranking models, and multiple RAG methods.
What it solves
Rankify는 검색, 재순위화(re-ranking), 그리고 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하고 벤치마크하는 데 필요한 통합되고 모듈식인 Python 툴킷입니다. 다양한 검색기, 재순위화 모델, 생성기 조합을 실험하는 프로세스를 단순화하여, 여러 최첨단 모델과 데이터셋을 통합하는 데 따르는 마찰을 줄여줍니다.
How it works
Rankify는 구성 요소를 쉽게 교체할 수 있는 모듈식 아키텍처를 사용합니다. 빠른 배포를 위해 고수준의 "Pipeline API" (예: pipeline("rag"))를 제공하며, 고급 사용자를 위한 더 세밀한 워크플로우를 제공합니다. 이 툴킷은 다양한 검색 기술 (BM25, BGE, ColBERT 포함)과 24개 이상의 재순위화 모델, 그리고 여러 RAG 생성기를 통합합니다. 또한 AI 기반 모델 선택을을 위한 RankifyAgent와 이러한 파이프라인을 REST API로 배포할 수 있는 내장 서버를 포함합니다.
Who it’s for
정보 검색 및 RAG 분야의 연구자와 실무자로서, 다양한 모델을 벤치마크하고 검색 파이프라인을 실험하거나, 검색 및 생성 시스템을 프로덕션 환경에 배포해야 하는 분들에게 적합합니다.
Highlights
- One-Line Pipeline API: 최소한의 코드로 검색, 재순위화 또는 RAG 파이프라인를 빠르게 생성할 수 있습니다.
- Extensive Model Support: 7가지 검색 기술과 24개 이상의 최첨단 재순위화 모델을 통합합니다.
- AI-Powered Selection: 특정 유스케이스에 따라 최적의 모델을 추천하는 대화형 에이전트를 포함합니다.
Benchmark Datasets**: Hugging Face를 통해 40개 이상의 사전 검색된 벤치마크 데이터셋에 접근할 수 있습니다.
- Production Ready: REST API 배포를 위한 내장 서버와 LangChain 및 LlamaIndex와의 통합을 포함합니다.
- Interactive UI: 모델을 테스트하고 비교할 수 있는 Gradio 기반의 웹 플레이그라운드를 제공합니다.