FlashRank
Reclasificación ligera y súper rápida para tus pipelines de búsqueda y recuperación. Soporta reclasificación Listwise y Pairwise de última generación basada en LLMs y cross-encoders y más. Creado por Prithivi Da, abierto a PRs y colaboraciones.
Del README
- Pairwise / Pointwise rerankers. (Cross encoder based, i.e. Max tokens = 512)
- Listwise LLM based rerankers. (LLM based, i.e. Max tokens = 8192)
- See below for full list of supported models.
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasReclasificación ligera y súper rápida para tus pipelines de búsqueda y recuperación. Soporta reclasificación Listwise y Pairwise de última generación basada en LLMs y cross-encoders y más. Creado por Prithivi Da, abierto a PRs y colaboraciones.
FlashRank tiene 994 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 70 veces. FlashRank está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2023. FlashRank está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: cross-encoder, full-text-search, hybrid-search, lexical-search.
Read the full guide¿Qué es FlashRank?
Reclasificación ligera y súper rápida para tus pipelines de búsqueda y recuperación. Soporta reclasificación Listwise y Pairwise de última generación basada en LLMs y cross-encoders y más. Creado por Prithivi Da, abierto a PRs y colaboraciones.
¿FlashRank es de código abierto?
FlashRank es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿FlashRank es gratis?
Sí. FlashRank es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está FlashRank?
FlashRank está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito FlashRank?
FlashRank está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/prithivirajdamodaran-flashrank.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.