立知lychee-rerank-mm小白教程单文档评分与批量排序全解析你是不是经常遇到这样的烦恼在搜索引擎里输入一个问题结果搜出来一大堆信息但真正有用的却不知道藏在哪里。或者你的智能客服系统明明有答案库却总是把不相关的回复推给用户。今天要介绍的这个工具就是专门解决这个“找得到但排不准”的难题。它叫立知lychee-rerank-mm一个能看懂文字和图片的智能排序助手。简单来说它能帮你从一堆候选内容里快速挑出最相关的那几个。这篇文章我就用最直白的方式带你从零开始把这个工具用起来。不管你是技术小白还是想找现成方案的产品经理都能看懂。1. 这个工具到底是什么能干什么在深入操作之前我们先花两分钟彻底搞懂lychee-rerank-mm是干什么的。这能帮你后面用得更顺手。你可以把它想象成一个超级智能的“裁判”。它的工作就一件事打分和排序。裁判的工作流程是这样的你给它一个问题比如“推荐几款适合跑步的耳机”。再给它一堆候选答案比如10条关于耳机的商品描述、文章片段或者图片。它快速浏览每一个候选理解它们的内容无论是文字还是图片。然后打分判断每个候选和你问题的匹配程度给出一个0到1之间的分数。最后排序按分数从高到低把最相关的答案排在最前面给你。它厉害在哪多模态它不光能读文字还能“看”图片。你问“蓝色的沙发”它能从一堆家居图片里把蓝色沙发的图片找出来并排前面。轻量快速模型不大启动快打分也快对电脑配置要求不高。精准比单纯匹配关键词的搜索要聪明得多它能理解语义。你搜“苹果”它能区分是水果公司还是吃的苹果。典型的使用场景优化搜索结果让你的站内搜索或知识库搜索结果更精准。提升推荐系统根据用户当前的问题从海量内容中推荐最相关的几条。增强问答系统从知识库中找到最可能包含答案的段落。图文检索用文字搜图片或者用图片找相关的文字描述。好了理论说太多容易困。我们直接上手看看怎么把它跑起来。2. 10秒启动让服务跑起来lychee-rerank-mm最方便的一点就是部署极其简单不需要复杂的命令和环境配置。整个过程只有三步比泡一碗方便面还快。2.1 第一步启动服务打开你的终端命令行窗口输入下面这个唯一的命令lychee load然后你会看到屏幕上开始滚动一些信息。这是在加载模型第一次运行可能需要10到30秒耐心等一下。当你看到类似下面这行提示时就说明服务启动成功了Running on local URL: http://0.0.0.0:7860看到这个第一步就完成了。2.2 第二步打开操作界面服务启动后它就在你的电脑本地localhost运行起来了。打开你常用的浏览器Chrome、Edge等都行在地址栏输入http://localhost:7860按回车一个清晰的操作网页就会出现在你面前。这就是lychee-rerank-mm的图形化操作界面所有功能都可以在这里点点鼠标完成。2.3 第三步开始使用界面打开后你会看到几个主要的输入框和按钮。别担心我们接下来就会详细讲解每一个功能怎么用。至此安装部署环节结束。是的就这么简单没有复杂的依赖安装没有令人头疼的环境配置。我们已经成功了一半。3. 核心功能一单文档评分它到底有多相关单文档评分是基础功能用来判断一段内容文档和你的问题查询之间有多相关。这个功能特别适合用来做质量校验或相关性过滤。比如检查客服自动生成的回答是否扣题或者判断用户上传的图片是否和商品描述匹配。3.1 界面与操作详解回到浏览器打开的那个页面找到“单文档评分”区域通常是最显眼的上半部分。操作流程就像填空一样简单在Query查询框里输入你的问题。例如“如何给绿萝浇水”在Document文档框里输入你要评估的那段文字。例如“绿萝是一种喜阴植物浇水应遵循见干见湿的原则避免盆内积水。”点击开始评分按钮。稍等片刻通常不到一秒结果就会显示在下方。3.2 结果怎么看结果会显示一个分数Score范围在0到1之间。分数越高代表越相关。为了让你一眼看懂工具还很贴心地用颜色做了标记绿色分数 0.7高度相关。这个文档很可能直接回答了你的问题可以放心采用。黄色分数在0.4 - 0.7之间中等相关。文档可能部分相关或者提供了背景信息可以作为补充参考。红色分数 0.4低度相关。这个文档很可能不切题可以先忽略。举个例子Query:北京是中国的首都吗Document:是的北京是中华人民共和国的首都。结果得分可能会是0.95绿色说明这是一个非常直接和正确的回答。你可以多试几个例子比如把Document换成“上海是中国最大的城市”看看得分会不会变低感受一下它的判断逻辑。4. 核心功能二批量重排序谁是最佳答案这是工具的精华功能。当你有多个候选答案时它能帮你自动排序把最好的挑出来放在最前面。想象一下你有一个包含20条产品描述的列表用户搜索“无线 降噪 耳机”。这个功能能立刻告诉你哪几条描述最符合用户需求。4.1 如何使用批量排序在操作界面上找到“批量重排序”或类似的区域。操作步骤在Query框里输入你的核心问题。例如“夏日海滩度假攻略”。在Documents框里输入所有候选文档。关键点每个文档需要用---三个减号单独占一行进行分隔。点击批量重排序按钮。4.2 理解输入格式批量输入的格式非常重要一个简单的例子胜过千言万语Query: 什么是人工智能 Documents: 人工智能是计算机科学的一个分支旨在创造能像人一样思考、学习的智能机器。 --- 今天天气真不错适合去公园散步。 --- 机器学习是人工智能的一种实现方法通过数据训练模型。 --- 苹果是一种富含维生素的水果。在这个例子里我们提供了4段文本文档作为候选。工具会依次分析每一段和“什么是人工智能”这个问题之间的相关性。4.3 解读排序结果点击按钮后工具不会只给你一个分数而是会返回一个重新排序后的列表。原来你输入的文档顺序是 [文档1 文档2 文档3 文档4]。 工具分析后可能会返回这样的顺序[文档1 文档3 文档2 文档4]。并且它会为每一个文档附上得分文档1关于人工智能定义得分 0.92文档3关于机器学习得分 0.85文档2关于天气得分 0.12文档4关于苹果水果得分 0.08这样你一眼就能看出文档1和文档3是高度相关的答案文档2和文档4完全不相关。在搜索结果或推荐列表中你就可以优先展示文档1和文档3。5. 进阶技巧让图片也参与“对话”lychee-rerank-mm的“多模态”能力在此展现。它不仅能处理文字还能处理图片甚至图文混合的内容。5.1 支持哪些类型工具支持三种类型的“文档”纯文本就是上面一直用的直接输入文字。纯图片上传一张图片通常界面会有上传按钮。图文混合一段文字加上一张或多张图片。5.2 图文混合评分实战场景你运营一个电商平台用户搜索“白色简约现代茶几”。你可以这样操作Query:白色简约现代茶几Document: 这里不再是纯文本。你需要点击“上传图片”按钮传一张茶几的商品图同时在文本框中输入商品的文字描述例如“北欧风圆形白色大理石茶几直径80cm设计简约。”工具会同时分析图片的视觉内容颜色、形状、风格和文本描述综合给出一个与查询“白色简约现代茶几”的相关性分数。这样即使用户的查询是文字也能精准匹配到包含相关图片的商品。6. 高级设置用指令Instruction微调行为为了让工具更贴合你的具体场景你可以修改它的“指令”。这相当于告诉这位“裁判”“请用XX比赛的规则来打分”。6.1 默认指令默认的指令是Given a query, retrieve relevant documents.给定一个查询检索相关文档。 这是一个通用指令适用于大多数检索场景。6.2 如何自定义指令在操作界面上寻找Instruction、Prompt或“自定义指令”的输入框。你可以根据你的场景修改它。一些推荐指令场景推荐指令示例作用搜索引擎Given a web search query, retrieve relevant passages.让模型更偏向于检索网页摘要式的相关段落。问答系统Judge whether the document answers the question.让模型严格判断文档是否直接回答了问题而不仅仅是相关。产品推荐Given a product need, find the most matching products.让模型聚焦于产品特性和需求的匹配度。客服工单Given a user complaint, retrieve the most relevant solution.让模型在客服知识库中寻找解决方案。怎么知道该不该改指令如果你发现工具的排序结果总是和你的预期有偏差比如在问答场景下它把一些背景介绍文档排在了直接答案前面就可以尝试将指令改为更贴近“判断是否回答问题”的版本通常会有改善。7. 常见问题与使用建议7.1 遇到问题怎么办首次启动慢正常。模型第一次加载需要时间10-30秒之后使用就很快了。支持中文吗完全支持。中英文混合输入也可以。一次能处理多少文档建议一次10-20个。文档太多比如上百个可能会慢可以分批处理。结果不准确怎么办检查你的Query是否清晰明确。尝试修改自定义指令Instruction让它更符合你的场景。对于图片确保图片清晰主体明确。如何停止服务回到你启动服务的那个终端窗口按键盘上的Ctrl C组合键。7.2 让效果更好的小建议Query要具体“如何养护多肉植物”比“多肉植物”更好。文档质量要高提供给工具的候选文档本身应该信息明确、噪音少。垃圾进垃圾出。善用批量功能在最终决定前用批量排序功能对Top 5的结果进行二次精排效果更佳。组合使用它可以作为你搜索系统或推荐系统的最后一层“精排”模块接收粗排筛选后的结果进行最终的质量排序。8. 总结我们来回顾一下今天学到的东西。lychee-rerank-mm是一个上手极其简单但能力不容小觑的多模态重排序工具。它的核心价值就两点精准通过理解语义和图像内容找到真正相关的信息而不是简单匹配关键词。高效部署简单运行速度快能快速处理批量排序任务。使用流程可以概括为一句命令lychee load启动服务。浏览器打开localhost:7860进入操作界面。输入你的问题Query和待评估内容Document。选择“单文档评分”得到相关性分数或选择“批量重排序”得到最优顺序。无论你是想优化自己的知识库搜索还是提升内容推荐的相关性甚至是想做一个更聪明的图文检索应用lychee-rerank-mm都能提供一个开箱即用的强大排序引擎。它把复杂的AI排序能力封装成了一个通过网页就能轻松调用的服务。现在你可以关闭这篇教程去浏览器里输入http://localhost:7860亲自试试这个“智能裁判”的威力了。从最简单的例子开始比如问它“今天天气怎么样”然后给几个不同的句子让它排序你会发现让AI帮你做判断原来这么简单。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。