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: ...
使用BAAI/bge-large-zh模型,在domain数据集上效果已超越openai embedding。 郁闷的是,在domain数据集上finetune后,效果下降了。 使用reRank,可显著提升检索效果,前提还是bge-reranker-large效果比较好。笔者对比,阿里的通用reRank模型,效果比检索还差了。 检索的候选多了,效果上限会提高但ReRank效果可能会下降。 通过...
在Llama Index所提供的RAG评测基准中 [3],我们使用BGE Re-Ranker v2及多种baseline re-ranker对不同的embedding模型(bge v1.5 large, bge-m3, openai-te3, mxbai-embedding)的召回结果进行重排。如下表所示(表4),BGE Re-Ranker v2可以大幅提升各个embedding model在RAG场景下的精度。同时,BGE Re-Ranker v2搭...
基于openai/tiktoken:该模型的分词器是从 openai/tiktoken 适应而来的。 9. 精排模型推荐 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 参考文章:https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/141850425 文本嵌入技术 Text Embedding 模型详解:text2vec、OpenAI ...
在Llama Index所提供的RAG评测基准中 [3],我们使用BGE Re-Ranker v2及多种baseline re-ranker对不同的embedding模型(bge v1.5 large, bge-m3, openai-te3, mxbai-embedding)的召回结果进行重排。如下表所示(表4),BGE Re-Ranker v2可以大幅提升各个embedding model在RAG场景下的精度。同时,BGE Re-Ranker v2搭...
基于openai/tiktoken:该模型的分词器是从 openai/tiktoken 适应而来的。 9. 精排模型推荐 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 参考文章:https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/141850425 ...
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...
类似地,mGTE-reranker 对 MLDR、MIRACL、MKQA 和 BEIR 数据集上的排序结果进行了评估。所有的排序模型都基于 mGTE-TRM-base 模型生成的向量召回的结果 top100 进行重新排序。具体结果如下: 图5排序模型结果对比图 各个排序模型相比召回模型均表现出更佳的性能,证明了在检索链路中引入排序模型的必要性。
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...
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。