2、rerank: 经过第一步使用cosin余弦相似度从密集向量数据库 + keyword search(稀疏向量召回)初步召回top K相似度的文本,按理来说就可以让LLM根据用户的query + 召回的context生成最终答案了,还要这个rerank干啥了?实际操作时,还是会发现一些问题:包含正确答案的文本在context中的排名可能并不靠前。比如query = “...
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，...
BGE模型的Rerank部分是一个重要的组成部分,用于对原始查询结果进行重新排序,以提高搜索精度。 BGE模型的Rerank部分通常采用以下结构: 特征提取:首先,从原始查询和候选文档中提取特征,这些特征可以是基于词袋模型的文本表示、词向量表示、句子向量表示等。 特征融合:将来自不同源的特征进行融合,例如将词袋模型和词向量...
BGE的embedding模型是一个表征模型,对pair对文本分别建模成向量,再通过余弦相似度得到向量之间相似度。表征模型适合在离线场景构建索引。相对的,Reranker模型是交互型模型,将pair对文本共同作为模型输入直接得到相似度,文本之间可以得到更好的特征交互,效果更显著。 2.3 微调 BGE采用了指令微调的方式,指令微调允许模型在...
bge-rerank模型推理性能超慢 一、问题现象(附报错日志上下文): 使用官方文档中torch的迁移方案进行一键迁移: from torch_npu.contrib import transfer_to_npu 迁移后模型成功加载到npu上: 但是执行耗时超长: 二、软件版本: -- CANN 版本 (e.g., CANN 3.0.x,5.x.x): 6.3.RC2...
get_value(key="XINFERENCE_URL", default_val="", namespace=SERVICE_NAMESPACE) client = Client(XINFERENCE_URL) __reranker:RESTfulRerankModelHandle = client.get_model(GRADE_MODEL_NAME) query = "介绍一下xxxxx" docs: List[Document] = [] docs.append(Document(page_content="xxx是xxxx", ...
public static class RerankConfig { public static dynamic model { get; set; } static object lockobj = new object(); /// /// 模型写死 /// public static dynamic LoadModel(string pythondllPath, string modelName) { lock (lockobj) { if (model == null) { Runtime.PythonDLL = python...
在此过程中,我们需要引入评分系统——重排序模型(Rerank Model)。 重排序模型通过计算候选文档与用户查询之间的语义匹配度,重新排序候选文档,从而提升语义排序的精度。其核心原理是对每个候选文档与用户查询之间的相关性进行评分,并根据评分高低对文档进行排序,最终返回按相关性从高到低排列的文档列表。 Rerank模型技术...
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...