rerankers: A Lightweight Python Library to Unify Ranking Methods

要約

このペーパーでは、最も一般的に使用される再ランキング手法への使いやすいインターフェイスを提供する Python ライブラリであるリランカーについて説明します。
再ランキングは、多くの検索パイプラインの不可欠なコンポーネントです。
ただし、さまざまな実装方法に依存する、多数のアプローチが存在します。
\texttt{rerankers} は、これらのメソッドを 1 つの使いやすいインターフェイスに統合し、実践者も研究者も Python コードを 1 行変更するだけでさまざまなメソッドを探索できるようにします。
さらに、rerankers は、その実装が可能な限り最小限の依存関係で行われることを保証し、可能な限り元の実装を再利用して、単純化されたインターフェイスがより複雑なインターフェイスと比較してパフォーマンスの低下をもたらさないことを保証します。
完全なソース コードとサポートされるモデルのリストは定期的に更新され、https://github.com/answerdotai/rerankers で入手できます。

要約(オリジナル)

This paper presents rerankers, a Python library which provides an easy-to-use interface to the most commonly used re-ranking approaches. Re-ranking is an integral component of many retrieval pipelines; however, there exist numerous approaches to it, relying on different implementation methods. \texttt{rerankers} unifies these methods into a single user-friendly interface, allowing practitioners and researchers alike to explore different methods while only changing a single line of Python code. Moreover ,rerankers ensures that its implementations are done with the fewest dependencies possible, and re-uses the original implementation whenever possible, guaranteeing that our simplified interface results in no performance degradation compared to more complex ones. The full source code and list of supported models are updated regularly and available at https://github.com/answerdotai/rerankers.

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