Intent: LLM‑basierte Reranker mit erklärbarem Ranking

Quelle: https://bits.logic.inc/p/open-sourcing-intent-an-llm-powered

Key Takeaway

Die Library “Intent” nutzt ein LLM, um nicht nur Ergebnisse zu reranken, sondern gleichzeitig für jedes Ergebnis eine nachvollziehbare Begründung zu generieren, wodurch Transparenz und Vertrauen in die Retrieval‑ und Ranking‑Prozesse gesteigert werden.

Summary

Open‑Source‑Status: „Intent“ wurde heute veröffentlicht und ist auf GitHub verfügbar (https://github.com/with-logic/intent).

Funktion

LLM‑basierter Reranker, der Ranking, Filtering und Choice‑Auswahl unterstützt.

Besonderheit

Im Gegensatz zu herkömmlichen Rerankern liefert Intent für jede Bewertung eine kurze, leicht prüfbare Erklärung, die die endgültige Relevanzbewertung begründet.

Motivation

Traditionelle Reranker sind „Black Box“ und liefern nur numerische Scores, ohne den Entscheidungsgrund zu offenbaren. Externe, „post‑hoc“ Erklärungen gelten als unsicher und können zu Fehlinterpretationen führen.

Anwendungsfälle bei Logic

• Template‑Suche
• Test‑Cases
• Few‑Shot‑Beispiele
• Onboarding‑Dokumente
• Tool‑Auswahl

Methoden

• Filtering
• Choosing
• Ranking