nahj_rag/README-hybrid-pipeline.md

Hybrid Retrieval + Reranker (Persian-friendly)

این پایپ‌لاین یک روش هیبریدی برای بازیابی و بازرتبه‌بندی نتایج است:

• Dense Retrieval با sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
• Sparse Retrieval با TF-IDF (الگوی توکن‌سازی سازگار با فارسی)
• Fusion بر اساس وزن‌دهی امتیازها (--dense-alpha)
• Re-ranking با Cross-Encoder: BAAI/bge-reranker-v2-m3

دادهٔ ورودی

فایل ./data/sentences_vector.json با ساختار زیر:

[
  {"sentence": "متن جمله ۱", "embedding": [0.1, -0.2, ...]},
  {"sentence": "متن جمله ۲", "embedding": [0.05, 0.33, ...]}
]

نصب

pip install -U sentence-transformers transformers scikit-learn numpy torch

اجرا

python hybrid_retrieval_reranker.py --query "بهترین راه موفقیت چیست؟"   --topk-dense 50 --topk-sparse 50 --pre-rerank-k 50 --final-k 5

آرگومان‌ها

• --query : پرسش کاربر
• --data : مسیر فایل داده (پیش‌فرض: ./data/sentences_vector.json)
• --topk-dense ، --topk-sparse : تعداد نتایج اولیه از هر روش
• --pre-rerank-k : تعداد کاندیدهای ورودی به ریرنکر
• --final-k : تعداد نتایج نهایی
• --dense-alpha : وزن امتیاز Dense در مرحله Fusion (۰ تا ۱)
• --device : cuda یا cpu (در صورت عدم تعیین، خودکار)

خروجی

نتایج در ترمینال چاپ می‌شود. برای ذخیرهٔ JSON:

python hybrid_retrieval_reranker.py --query "..." --save-json output.json