RAG-Retrieval
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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。
需求人群：
适用于需要高效检索和排序模型的开发者和数据科学家
适合在自然语言处理和信息检索领域的研究和应用
适合希望简化模型部署和推理流程的团队和个人
使用场景示例：
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
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