Lychee-Rerank入门必看：零基础配置Streamlit界面+批量评分实操手册
1. 工具概述
Lychee-Rerank是一款基于Qwen2.5-1.5B模型的本地检索相关性评分工具，专为「查询-文档」匹配度打分场景设计。它能帮助你快速评估大量文档与特定查询语句的相关性，无需联网即可完成所有计算。
核心特点：
- 纯本地运行：所有数据处理和计算都在本地完成，保障数据隐私
- 批量处理能力：支持一次性输入多条候选文档，自动计算每条的相关性分数
- 直观可视化：通过颜色分级和进度条清晰展示评分结果
- 灵活自定义：可调整评分规则和查询语句，适应不同场景需求
2. 环境准备与安装
2.1 系统要求
确保你的系统满足以下基本要求：
- Python 3.8或更高版本
- 至少8GB内存（处理大量文档时建议16GB以上）
- 支持CUDA的NVIDIA显卡（可选，可加速推理）
2.2 安装步骤
- 创建并激活Python虚拟环境：
python -m venv lychee_env source lychee_env/bin/activate # Linux/macOS lychee_env\Scripts\activate # Windows- 安装必要的依赖包：
pip install torch streamlit transformers- 下载模型权重（可选）：
# 如果使用Qwen2.5-1.5B作为基础模型 git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B3. 快速启动指南
3.1 启动Streamlit界面
- 创建一个Python脚本（如
lychee_rerank_app.py），复制以下代码：
import streamlit as st from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer import torch # 初始化模型和tokenizer @st.cache_resource def load_model(): model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-1.5B") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-1.5B") return model, tokenizer model, tokenizer = load_model() # 界面布局 st.title("Lychee-Rerank 相关性评分工具")- 运行Streamlit应用：
streamlit run lychee_rerank_app.py启动成功后，控制台会显示访问地址（通常是http://localhost:8501），在浏览器中打开即可使用。
4. 使用教程
4.1 界面功能详解
工具界面分为三个主要区域：
输入配置区（左侧）：
- 指令输入框：定义评分规则
- 查询输入框：输入要匹配的语句
- 文档输入区：每行输入一条候选文档
操作按钮区：
- "计算相关性分数"按钮：开始批量评分
- "清空结果"按钮：重置所有输入
结果展示区（右侧）：
- 排名列表：按分数从高到低排序
- 颜色标记：绿色(>0.8)/橙色(0.4-0.8)/红色(<0.4)
- 进度条：直观显示分数比例
4.2 基础使用步骤
- 在"指令"框中输入评分规则（或使用默认值）
- 在"查询"框中输入要匹配的语句
- 在"候选文档"区域输入待评分的文档（每行一条）
- 点击"计算相关性分数"按钮
- 查看右侧的评分结果
示例输入：
指令：判断文档是否回答了查询问题 查询：如何安装Python？ 候选文档： Python可以从官网下载安装包 Python是一种编程语言 使用pip可以安装Python包 建议使用conda管理Python环境 安装Python需要先检查系统版本4.3 批量处理技巧
从文件导入文档： 可以预先将文档保存在文本文件中，每行一条，然后复制粘贴到输入区。
处理大量文档： 对于超过100条文档的情况，建议：
- 分批处理（每次50-100条）
- 关闭其他占用内存的程序
- 使用GPU加速（如有）
结果导出： 目前结果不支持直接导出，但可以：
- 截图保存
- 手动复制排名和分数
- 修改代码添加导出功能
5. 常见问题解答
5.1 评分结果不准确怎么办？
可能原因及解决方法：
指令不明确：尝试修改指令，使其更具体
- 不好："判断相关性"
- 好："判断文档是否直接回答了查询问题"
文档格式问题：确保每条文档是完整句子，避免碎片化文本
模型限制：Qwen2.5-1.5B可能对某些专业领域理解有限，可尝试：
- 使用更专业的模型
- 对查询和文档进行预处理
5.2 运行速度慢怎么优化？
提升性能的方法：
- 使用GPU加速（如有）：
model = model.to('cuda')减少批量大小： 修改代码中的
batch_size参数（默认可能为8）使用量化模型：
model = model.half() # 半精度浮点5.3 如何自定义评分阈值？
默认阈值：
- 绿色：>0.8
- 橙色：0.4-0.8
- 红色：<0.4
修改方法： 在代码中找到以下部分并调整数值：
if score > 0.8: color = 'green' elif score > 0.4: color = 'orange' else: color = 'red'6. 总结
Lychee-Rerank是一个简单但强大的本地文档相关性评分工具，特别适合需要快速评估大量文档与查询匹配度的场景。通过本教程，你应该已经掌握了：
- 环境搭建：从零开始配置运行环境
- 基础使用：完成一次完整的评分流程
- 进阶技巧：处理大量文档和优化性能
- 问题排查：解决常见使用问题
下一步建议：
- 尝试在实际项目中应用该工具
- 探索自定义模型的可能性
- 根据需要扩展功能（如结果导出）
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