Rankify: A Comprehensive Python Toolkit for Retrieval, Re-Ranking, and Retrieval-Augmented Generation

要約

検索、再順位付け、および検索拡張生成（RAG）は、情報検索、質問応答、および知識ベースのテキスト生成における最新の自然言語処理（NLP）アプリケーションの重要な構成要素である。しかし、既存のソリューションは断片的であることが多く、これらの重要なプロセスを簡単に統合する統一されたフレームワークがない。標準化された実装がないことと、検索と再ランク付けのワークフローが複雑であることが相まって、研究者が一貫した環境で異なるアプローチを比較・評価することを困難にしている。RerankersやRankLLMのような既存のツールキットは、汎用的なリランキングパイプラインを提供するが、細かい実験やベンチマークに必要な柔軟性に欠けることが多い。このような課題に対して、検索、リランキング、RAGを1つのまとまったフレームワークの中で統合するように設計された、強力でモジュール式のオープンソースツールキットである〚Rankify〛を紹介する。Rankifyは、検索品質を高めるために最先端の再順位付けモデルを取り入れながら、密検索や疎検索を含む幅広い検索技術をサポートしています。さらに、Rankifyはベンチマークを容易にするために、事前に検索されたデータセットのコレクションを含んでおり、Huggingface (https://huggingface.co/datasets/abdoelsayed/reranking-datasets)で利用可能である。採用を促進し、統合を容易にするために、私たちは包括的なドキュメント(http://rankify.readthedocs.io/)、GitHub上のオープンソース実装(https://github.com/DataScienceUIBK/rankify)、簡単にインストールできるPyPIパッケージ(https://pypi.org/project/rankify/)を提供しています。統一された軽量なフレームワークを提供することで、Rankifyは研究者や実務家が一貫性、拡張性、使いやすさを確保しながら、検索や再ランク付けの方法論を進歩させることを可能にしている。

要約(オリジナル)

Retrieval, re-ranking, and retrieval-augmented generation (RAG) are critical components of modern natural language processing (NLP) applications in information retrieval, question answering, and knowledge-based text generation. However, existing solutions are often fragmented, lacking a unified framework that easily integrates these essential processes. The absence of a standardized implementation, coupled with the complexity of retrieval and re-ranking workflows, makes it challenging for researchers to compare and evaluate different approaches in a consistent environment. While existing toolkits such as Rerankers and RankLLM provide general-purpose reranking pipelines, they often lack the flexibility required for fine-grained experimentation and benchmarking. In response to these challenges, we introduce \textbf{Rankify}, a powerful and modular open-source toolkit designed to unify retrieval, re-ranking, and RAG within a cohesive framework. Rankify supports a wide range of retrieval techniques, including dense and sparse retrievers, while incorporating state-of-the-art re-ranking models to enhance retrieval quality. Additionally, Rankify includes a collection of pre-retrieved datasets to facilitate benchmarking, available at Huggingface (https://huggingface.co/datasets/abdoelsayed/reranking-datasets). To encourage adoption and ease of integration, we provide comprehensive documentation (http://rankify.readthedocs.io/), an open-source implementation on GitHub(https://github.com/DataScienceUIBK/rankify), and a PyPI package for effortless installation(https://pypi.org/project/rankify/). By providing a unified and lightweight framework, Rankify allows researchers and practitioners to advance retrieval and re-ranking methodologies while ensuring consistency, scalability, and ease of use.

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