大模型是否可用于文档OCR校正？兼看精排Rerankers-python工具库

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今天是2024年9月3日，星期二，北京，天气晴，我们来看看两个问题。 一个是Rerankers库统一排序方法，其在RAG中用的较多，封装了许多rerank的模型方法。 另一个是使用利用大模型进行基于上下文的OCR校正的一个可行性研究，这个有些意思。 一、精排Rerankers-python工具库 重排是信息检索流程中的关键组成部分，通常在初步检索到一组候选文档后，使用更强大的模型（通常是神经网络模型）对它们进行重排，以提高检索质量。 最近的工作《 rerankers: A Lightweight Python Library to Unify Ranking Methods 》(https://arxiv.org/pdf/2408.17344)介绍了一个名为rerankers的轻量级Python库，它旨在统一多种重排（re-ranking）方法。 rerankers库通过提供简单的接口，使得研究人员和实践者能够轻松地探索不同的重排方法，只需更改一行Python代码即可。 也就是说，该工作提供了一个统一的接口 ………………………………