Add reranker models
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 48/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- pytorch, react-native, typescript
調査の方向性
Start by reading the existing embedder model integrations and the Qwen3 export path mentioned in the issue. Identify how model variants are registered and how their inference is exposed; the issue names no files or tests, so locate these entry points in the repository first. Done means all three reranker variants are supported and retrieval quality can benefit from reranking.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Problem description
On-device RAG has embedders but no reranker.
Proposed solution
Add variants:
- mxbai-rerank-xsmall-v1 (EN, ~70M)
- Qwen3-Reranker-0.6B (multilingual, reuses the Qwen3 export)
- bge-reranker-v2-m3 (multilingual, 568M)
Benefits to React Native ExecuTorch
Better retrieval quality for RAG.
- 主要言語
- TypeScript
- スター
- 1.8k
- フォーク
- 101
- 平均マージ
- 2日 5時間
- マージ済み PR（30日）
- 57
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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