原本每 1000 次搜索,用户需要花费 1 美元,在升级到 Rerank 3 之后,每 1000 次搜索,需要 2 美元。 2.4 Cohere 使用 Cohere 为各种阅读和写作任务训练大型语言模型 (LLMs),例如摘要、内容创建和情感分析。其语言模型针对三个主要用例进行了优化:检索文本(retrieving text)、生成文本(generating text)和分类文本(...
原本每 1000 次搜索,用户需要花费 1 美元,在升级到 Rerank 3 之后,每 1000 次搜索,需要 2 美元。 2.4 Cohere 使用 Cohere 为各种阅读和写作任务训练大型语言模型 (LLMs),例如摘要、内容创建和情感分析。其语言模型针对三个主要用例进行了优化:检索文本(retrieving text)、生成文本(generating text)和分类文本(...
专业级语义搜索优化:利用 Cohere AI、BGE Re-Ranker 及 Jina Reranker 实现精准结果重排 1. 简介 1.1 RAG 在说重排工具之前,我们要先了解一下 RAG。 检索增强生成(RAG)是一种新兴的 AI 技术栈,通过为大型语言模型(LLM)提供额外的 “最新知识” 来增强其能力。 基本的 RAG 应用包括四个关键技术组成部分: ...
将Reranker 整合到 RAG 应用中可以显著提高生成答案的精确度,因为 Reranker 能够在单路或多路的召回结果中挑选出和问题最接近的文档。此外,扩大检索结果的丰富度(例如多路召回)配合精细化筛选最相关结果(Reranker)还能进一步提升最终结果质量。使用 Reranker 可以排除掉第一层召回中和问题关系不大的内容,将输入给大...
Bocha Semantic Reranker是一种基于文本语义的排序模型（Rerank Model），它的主要用途是提升搜索结果的质量。在搜索推荐系统中，Bocha Semantic Reranker可以基于关键字搜索、向量搜索和混合搜索的初步排序结果的质量进行优化。具体来说，在初始的BM25排序或RRF排序之后，Bocha Semantic Reranker会从top-N候选结果中...
目前中文Rerank 模型可选的不多,效果比较好的是bocha-semantic-reranker和bge-reranker,前者效果接近cohere可以直接通过API调用,后者开源需要自行部署。 1. 博查,bocha-semantic-reranker,可以直接API调用,免部署,免维护 Bocha Semantic Reranker是一种基于文本语义的排序模型(Rerank Model),它的主要用途是提升搜索...
目前中文Rerank 模型可选的不多,效果比较好的是bocha-semantic-reranker和bge-reranker,前者效果接近cohere可以直接通过API调用,后者开源需要自行部署。 1. 博查,bocha-semantic-reranker,可以直接API调用,免部署,免维护 Bocha Semantic Reranker是一种基于文本语义的排序模型(Rerank Model),它的主要用途是提升搜索...
RAG的效果好不好,最核心依赖两点:文本embedding语义提取的好不好,rerank的排序效果好不好(包含正确答案的文本是不是排在前面)!各自使用的环节如下: 1、文本embedding的提取:理论上讲,任何transformer架构的encoder部分都可用于生成token的embedding,然后采用合适的pooling方式把整个setence中所有token的embedding融合成一个...
为了方便开发者使用检索模型构建RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)今天,SIliconCloud正式上线由网易有道开源的Embedding模型bce-embedding-base_v1和Reanker模型bce-reranker-base_v1,以及由智源研究院开源的Embedding模型bge-m3,与Reranker模型BAAI/bge-reranker-v2-m3。
为了方便开发者使用检索模型构建RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成),今天,SIliconCloud正式上线由网易有道开源的Embedding模型bce-embedding-base_v1和Reanker模型bce-reranker-base_v1,以及由智源研究院开源的Embedding模型bge-m3,与Reranker模型BAAI/bge-reranker-v2-m3。