raink

使用 LLM 进行文档排名。 描述 AI 的力量在于，你可以“把问题扔给它”，然后得到一些结果，甚至不需要完全定义问题。例如，给它一堆代码差异（code diffs）和一份安全公告，然后问：“这些差异中哪一个最有可能修复这个安全漏洞？”然而，事情并不总是那么容易： 非确定性：并非总是返回相同的结果 上下文窗口：无法一次性传入所有数据，需要拆分 输出约束：有时不会返回你要求它审查的所有数据 评分的主观性：很难为单个项目分配数值评分 我们构建了 raink 来规避这些问题，并解决那些对 LLM 来说难以处理的通用排序问题。请参阅我们的博客文章 raink：使用 LLM 进行文档排名...