Cherche permet de créer des pipelines de recherche neuronale efficaces en utilisant des retrievers et des modèles de langage pré-entraînés comme rankers. La principale force de Cherche est sa capacité à construire des pipelines diversifiés et de bout en bout à partir de modèles basés sur l'appariement lexical, l'appariement sémantique et le filtrage collaboratif.

Lors de la conception de la librairie, Nicolas a implémenté des solutions algorithmiques se basant sur des solutions état-de-l'art. De plus, aucune librairie similaire n'existant auparavant, Nicolas a participé à sa modélisation complète et à sa création, en assurant un squelette d'application solide. Enfin, le cœur du projet étant la rigourosité ainsi que la maintenabilité de la librairie, une grande vigilance a été portée sur ces points.

Lien vers la librairie : https://github.com/raphaelsty/cherche

Lien vers le papier scientifique SIGIR 2022 : https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3477495.3531695