Семейство методов Rank Fusion включает различные алгоритмы объединения нескольких ранжированных списков результатов в один улучшенный ранжированный список с целью повышения качества и надежности итогового ранжирования.

Основная идея — агрегировать информацию из разных систем или моделей, которые могут по-разному оценивать релевантность документов.

Rank Fusion широко применяется в информационном поиске, мультимедийном поиске, гибридных системах поиска, системах на основе модели Retrieval Augmented Generation (RAG), а также в задачах ансамблевого обучения.

В статье описан новый алгоритм семейства Rank Fusion, а может и не новый, дайте знать.

В предыдущей статье "Адаптированный паттерн Command с использованием Dependency Injection", я описывал как инкапсуляция логики приложений в отдельные объекты-функции позволяет получить преимущества в архитектуре приложений.

В качестве основы для концепции объекта-функции мной был выбран известный паттерн Command, но обсуждение статьи показало, что читателям тяжело отказатся от слишком узкой специфики паттерна Command и это мешяет восприятию материала.

Эта статья пытается исправиль допущенную автором ошибку.

Статья является дополнением к предыдущей.

Паттерн Command — широко известный и мощный инструмент построения гибких систем, позволяющий целиком вынести логику каждого метода в отдельный класс.

В статье показано как совмещение Command с Dependency Injection (DI) даёт дополнительные преимущества в архитектуре приложений.

Статья будет полезна разработчикам всех уровней, а также архитекторам приложений.