BGE(BAAI General Embedding)系列模型是智源研究院开发的高性能语义表征工具,其中bge-large-zh-v1.5和bge-reranker-large是两类不同功能的模型。它们的区别和联系如下: 核心区别 功能定位 bge-large-zh-v1.5:属于Embedding模型,主要用于将文本(如句子或段落)转换为高维向量,以便通过向量相似度进行语义检索。它通过生...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./bge-reranker-large') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('./bge-reranker-large').to(device) model.eval() pairs = [['红糖过期能喝不?', '手术向患者和(或)家属交代手术过程概况及术后注意事项术者完成手术记录完成术后病程记录...
BGE 和 BGE-Reranker 在网络结构上的最大区别是: BGE 使用 Bi-Encoder 结构,计算高效,适用于大规模检索。 BGE-Reranker 使用 Cross-Encoder 结构,计算成本高,但排名效果更优。 最佳实践 是将两者结合使用: 第一阶段(Retrieval):使用 BGE 进行高效向量检索。 第二阶段(Re-ranking):使用 BGE-Reranker 重新排序...
Reranker 会显著增加搜索延迟 未使用 Reranker 的情况下,RAG 应用只需执行低延迟的向量近似最近邻 (ANN) 搜索,从而获取 Top-K 相关文档。例如 Milvus 向量数据库实现了 HNSW 等高效的向量索引,可实现毫秒级的搜索延迟。如果使用 Zilliz Cloud,还能借助更加强大的 Cardinal 索引进一步提升搜索性能。 但如果增加了 ...
Reranker 会显著增加搜索延迟 未使用 Reranker 的情况下,RAG 应用只需执行低延迟的向量近似最近邻 (ANN) 搜索,从而获取 Top-K 相关文档。例如 Milvus 向量数据库实现了 HNSW 等高效的向量索引,可实现毫秒级的搜索延迟。如果使用 Zilliz Cloud,还能借助更加强大的 Cardinal 索引进一步提升搜索性能。 但如果增加了 ...
BGE Re-Ranker v2首先对BGE-v1.5-large的top-100候选集进行重排。实验结果显示,BGE Re-Ranker v2-Gemma-2B取得了最为出色的效果,检索精度得以大幅提升 6%。与此同时,通过分层自蒸馏策略获得的中间层排序结果(BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-28 vs. BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-40)很好的保持了最终层的检索精度。此...
您好,我这在微调bge-reranker-large的时候一直在报两个错,这是什么原因呢: 我的显存是30G,训练bge-large-zh都可以; 参数如下: python ./run.py --model_name_or_path='/oss/model/bge-reranker-large' --output_dir='/oss/model/bge-reranker-large-ft-lbb/1.0.0' --t
BGE Re-Ranker v2首先对BGE-v1.5-large的top-100候选集进行重排。实验结果显示,BGE Re-Ranker v2-Gemma-2B取得了最为出色的效果,检索精度得以大幅提升 6%。与此同时,通过分层自蒸馏策略获得的中间层排序结果(BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-28 vs. BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-40)很好的保持了最终层的检索精度。此...
让我们简单算一笔账,看看使用 Reranker 的成本。 根据VectorDBBench 的数据,一个能负担每秒钟 200 次 查询请求的向量数据库使用成本仅为每月 100 美元,平摊下来相当于每次查询成本仅为 0.0000002 美元。如果使用 Reranker,假设第一阶段向量检索返回 top-100 个文档,重排这些文档的成本高达 0.001 美元。也就是增加...
目前,Reranker 类型主要有两种——基于统计和基于深度学习模型的 Reranker: 基于统计的 Reranker 会汇总多个来源的候选结果列表,使用多路召回的加权得分或倒数排名融合(RRF)算法来为所有结果重新算分,统一将候选结果重排。这种类型的 Reranker 的优势是计算不复杂,效率高,因此广泛用于对延迟较敏感的传统搜索系统中。