RAG-Retrieval：全链路RAG检索微调和推理框架

什么是RAG-Retrieval

RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架，支持多种RAG Reranker模型的推理，包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库，使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型，简化了排序模型的使用和部署。

RAG-Retrieval的功能亮点

['支持多种排序模型，如Cross Encoder Reranker和LLM Reranker', '对长文档友好，支持最大长度截断和切分取最大分值的处理逻辑', '易于扩展，新排序模型的集成只需继承basereranker并实现特定函数', '提供了统一的接口，简化了不同模型的推理过程', '支持微调任意开源的RAG检索模型', '提供了详细的使用教程和测试案例，方便用户学习和对齐原有推理框架']
['提供了统一的调用方式，简化了模型的使用和部署流程', '支持多种排序模型，满足不同场景的需求', '友好的处理逻辑，对长文档有良好的支持', '易于扩展，方便集成新的排序模型', '详细的使用教程和测试案例，有助于用户学习和使用']

RAG-Retrieval的使用案例

['在搜索引擎中对搜索结果进行排序，提高检索相关性', '在推荐系统中对推荐列表进行优化，提升用户体验', '在问答系统中对候选答案进行排序，提供更准确的回答']

使用RAG-Retrieval的好处

['提高搜索引擎的检索相关性', '优化推荐系统的推荐列表，提升用户体验', '提供更准确的问答结果', '简化模型部署和推理流程，节省开发时间和成本']

RAG-Retrieval的局限性

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