介绍一个优秀的文本转向量模型的代码库,看看他的微调代码是如何实现的。是基于transformers做的二次开发,代码写的非常优雅,对transformers的二次开发感兴趣(定义自己的数据、模型、训练器)的同学,建议研读。bge的reranker模型, 视频播放量 6426、弹幕量 2、点赞数 124
1.2 Reranker Reranker 是信息检索(IR)生态系统中的一个重要组成部分,用于评估搜索结果,并进行重新排序,从而提升查询结果相关性。 在RAG 应用中,主要在拿到向量查询(ANN)的结果后使用 Reranker,能够更有效地确定文档和查询之间的语义相关性,更精细地对结果重排,最终提高搜索质量。 目前,Reranker 类型主要有两种——...
bge-reranker-large推理报错acllite_resource.py -> acllite_logger.py in log_info AttributeError: 'NoneType' object has no attr 发表于 2024-04-15 15:39:17263查看 推理代码 import numpy as np import os import sys from transformers import ( # BertAdapterModel, AutoConfig, AutoTokenizer) path ...
在RAG 应用中,主要在拿到向量查询(ANN)的结果后使用 Reranker,能够更有效地确定文档和查询之间的语义相关性,更精细地对结果重排,最终提高搜索质量。 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...
BGE(BAAI General Embedding)和 BGE-Reranker 是北京智源人工智能研究院(BAAI)发布的两个用于文本表示和排序的模型。BGE 主要用于文本向量化,以便进行高效的向量检索,而 BGE-Reranker 主要用于候选检索结果的精细排序,提升检索的精度。 本篇文章将详细分析 BGE 和 BGE-Reranker 在网络结构上的主要区别,并探讨它们在...
1.2 Reranker Reranker 是信息检索(IR)生态系统中的一个重要组成部分,用于评估搜索结果,并进行重新排序,从而提升查询结果相关性。 在RAG 应用中,主要在拿到向量查询(ANN)的结果后使用 Reranker,能够更有效地确定文档和查询之间的语义相关性,更精细地对结果重排,最终提高搜索质量。 目前,Reranker 类型主要有两种——...
启动bge-reranker-v2-m3 这个也不需要持久化 xinference launch --model-name bge-reranker-v2-m3 --model-type rerank 调用代码(没找到openai,不过我用dify,直接设置) 就这么简单搞定了,配合用部署的Qwen2-72B RAG效果不错,基本能找到想要的信息。
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: ...
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...
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...