LLM4Ranking: An Easy-to-use Framework of Utilizing Large Language Models for Document Reranking

📄 arXiv: 2504.07439v1 📥 PDF

作者: Qi Liu, Haozhe Duan, Yiqun Chen, Quanfeng Lu, Weiwei Sun, Jiaxin Mao

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2025-04-10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LLM4Ranking：易用的LLM文档重排序框架，支持多种模型与方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文档重排序 大型语言模型 信息检索 自然语言处理 开源框架

📋 核心要点

  1. 现有文档重排序方法在利用LLM时，缺乏统一的框架支持，限制了研究的便捷性和可复现性。
  2. LLM4Ranking框架旨在提供一个简单易用且可扩展的接口，支持不同的排序方法和LLM模型，方便用户进行文档重排序研究。
  3. 实验结果表明，该框架能够支持多种模型和方法，并在多个数据集上实现了可复现的文档重排序结果。

📝 摘要（中文）

近年来，利用大型语言模型（LLM）进行文档重排序已成为一个热门且有前景的研究方向，许多研究致力于提高使用LLM进行重排序的性能和效率。此外，它还可以应用于许多实际应用中，例如搜索引擎或检索增强生成。为了响应实践中日益增长的研究和应用需求，我们引入了一个统一的框架 extbf{LLM4Ranking}，该框架使用户能够使用开源或基于闭源API的LLM采用不同的排序方法。我们的框架为使用LLM进行文档重排序提供了一个简单且可扩展的接口，以及用于此任务的易于使用的评估和微调脚本。我们基于此框架进行了实验，并在几个广泛使用的数据集上评估了各种模型和方法，从而提供了利用LLM进行文档重排序的可复现结果。我们的代码已在https://github.com/liuqi6777/llm4ranking上公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决利用大型语言模型（LLM）进行文档重排序时，缺乏统一、易用的框架的问题。现有方法通常需要研究人员自行搭建实验环境，集成不同的模型和方法，导致研究成本高、可复现性差。

核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的框架，该框架能够支持多种LLM模型（包括开源和闭源API），并提供简单易用的接口，方便用户快速实现和评估不同的文档重排序方法。通过提供标准化的流程和工具，降低研究门槛，提高研究效率。

技术框架：LLM4Ranking框架主要包含以下几个模块：数据加载与预处理模块、模型集成模块（支持多种LLM）、排序方法实现模块（包括不同的排序算法）、评估模块（提供常用的评估指标）和微调模块。用户可以通过简单的配置，选择不同的模型和方法，并进行实验和评估。框架提供了一套标准的API，方便用户进行二次开发和扩展。

关键创新：该框架的关键创新在于其统一性和易用性。它将不同的LLM模型和排序方法集成到一个框架中，并提供了一套标准的API，降低了用户的使用门槛。此外，框架还提供了可复现的实验结果，方便其他研究人员进行参考和比较。

关键设计：框架的关键设计包括：1) 模块化的架构，方便用户进行定制和扩展；2) 统一的API接口，简化了模型和方法的集成过程；3) 可配置的参数设置，允许用户根据不同的任务进行调整；4) 详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文基于LLM4Ranking框架，在多个公开数据集上进行了实验，验证了框架的有效性。实验结果表明，该框架能够支持多种LLM模型和排序方法，并取得了与现有方法相当甚至更好的性能。代码已开源，方便研究人员复现和进一步研究。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于搜索引擎、问答系统、推荐系统等领域。通过利用LLM强大的语义理解能力，可以显著提高文档排序的准确性和相关性，从而改善用户体验。此外，该框架还可以作为检索增强生成（RAG）系统的关键组件，提高生成内容的质量和可靠性。未来，该框架有望成为LLM文档重排序研究的标准工具。

📄 摘要（原文）

Utilizing large language models (LLMs) for document reranking has been a popular and promising research direction in recent years, many studies are dedicated to improving the performance and efficiency of using LLMs for reranking. Besides, it can also be applied in many real-world applications, such as search engines or retrieval-augmented generation. In response to the growing demand for research and application in practice, we introduce a unified framework, \textbf{LLM4Ranking}, which enables users to adopt different ranking methods using open-source or closed-source API-based LLMs. Our framework provides a simple and extensible interface for document reranking with LLMs, as well as easy-to-use evaluation and fine-tuning scripts for this task. We conducted experiments based on this framework and evaluated various models and methods on several widely used datasets, providing reproducibility results on utilizing LLMs for document reranking. Our code is publicly available at https://github.com/liuqi6777/llm4ranking.