論文の概要: RankLLM: A Python Package for Reranking with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19284v1
• Date: Sun, 25 May 2025 19:29:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.030804
• Title: RankLLM: A Python Package for Reranking with LLMs
• Title（参考訳）: RankLLM: LLMでランク付けするPythonパッケージ
• Authors: Sahel Sharifymoghaddam, Ronak Pradeep, Andre Slavescu, Ryan Nguyen, Andrew Xu, Zijian Chen, Yilin Zhang, Yidi Chen, Jasper Xian, Jimmy Lin,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) をランク付けするオープンソースPythonパッケージである RankLLM を紹介する。 RankLLMは、ユーザビリティを改善するために、検索用のPyseriniとオプションで統合し、マルチステージパイプラインの総合的な評価を提供する。 RankGPT,LRL, RankVicuna, RankZephyr, その他の最近のモデルの結果を再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.83343408896376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The adoption of large language models (LLMs) as rerankers in multi-stage retrieval systems has gained significant traction in academia and industry. These models refine a candidate list of retrieved documents, often through carefully designed prompts, and are typically used in applications built on retrieval-augmented generation (RAG). This paper introduces RankLLM, an open-source Python package for reranking that is modular, highly configurable, and supports both proprietary and open-source LLMs in customized reranking workflows. To improve usability, RankLLM features optional integration with Pyserini for retrieval and provides integrated evaluation for multi-stage pipelines. Additionally, RankLLM includes a module for detailed analysis of input prompts and LLM responses, addressing reliability concerns with LLM APIs and non-deterministic behavior in Mixture-of-Experts (MoE) models. This paper presents the architecture of RankLLM, along with a detailed step-by-step guide and sample code. We reproduce results from RankGPT, LRL, RankVicuna, RankZephyr, and other recent models. RankLLM integrates with common inference frameworks and a wide range of LLMs. This compatibility allows for quick reproduction of reported results, helping to speed up both research and real-world applications. The complete repository is available at rankllm.ai, and the package can be installed via PyPI.
• Abstract（参考訳）: 多段階検索システムにおけるリランカーとしての大規模言語モデル(LLM)の導入は、学術や産業において大きな注目を集めている。 これらのモデルは、しばしば慎重に設計されたプロンプトを通して、検索された文書の候補リストを洗練し、通常、検索拡張生成(RAG)上に構築されたアプリケーションで使用される。 本稿では、モジュール化され、高度に構成可能で、カスタマイズされたリランクワークフローにおいて、プロプライエタリかつオープンソースのLLMの両方をサポートするオープンソースのPythonパッケージであるRanLLMを紹介する。 RankLLMは、ユーザビリティを改善するために、検索用のPyseriniとオプションで統合し、マルチステージパイプラインの総合的な評価を提供する。 RankLLMには、入力プロンプトとLLM応答の詳細な分析、LLM APIによる信頼性の懸念、Mixture-of-Experts(MoE)モデルにおける非決定的振る舞いへの対処のためのモジュールが含まれている。 本稿では,RanLLMのアーキテクチャと詳細なステップバイステップガイド,サンプルコードについて述べる。 RankGPT,LRL, RankVicuna, RankZephyr, その他の最近のモデルの結果を再現する。 RankLLM は一般的な推論フレームワークと幅広い LLM と統合されている。 この互換性は、報告された結果の迅速な再現を可能にし、研究と実世界の両方のアプリケーションを高速化するのに役立つ。 完全なリポジトリは Rankllm.ai で入手でき、パッケージは PyPI 経由でインストールできる。

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