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...
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，前者直接通过API调用，效果接近cohere；后者开源需要自行部署。博查，bocha-semantic-reranker，无需部署，可通过官方API使用 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...
模型为开源bge模型,https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/FlagEmbedding/reranker/README.md
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 = “...
1.如何使用rerank设置指定层的rerank 2.按照现有的方法进行rerank报错,错误信息如下 File "/usr/local/Galileo/galileo/lib/python3.10/site-packages/xinference/client/restful/restful_client.py", line 181, in rerank raise RuntimeError( RuntimeError: Failed to rerank documents, detail: [address=0.0....
BgeRerank) { <Radio RadioButton Value="@(AIModelType.Chat)">会话模型</Radio> } @if (context.AIType != AIType.LLamaFactory && context.AIType != AIType.Mock && context.AIType != AIType.SparkDesk) @if (context.AIType != AIType.LLamaFactory && context.AIType != AIType.Mock && ...
* bge-reranker-v2系列 🔄* 后端支持自定义audio模型 🎧* 感谢@mikeshi80 完善传入model_size_in_billions的体验,现在传入对应浮点数也可以识别 🙏* UI相关 * 支持launch模型时配置多个lora模型 🛰️ * embedding和rerank模型launch时支持配置replica 💡 * 感谢@Minamiyama 为界面搜索框配置快捷键以聚焦...
1. BAAI,bge-reranker-v2-m3 2. 博查,bocha-semantic-reranker 3. Cohere,cohere-reranker-v3.5 4. Jina,jina-reranker-v2-base 一、为什么需要重排序模型(Rerank Model)? 混合检索通过结合不同检索技术的优势,能够获得更优的召回效果。然而,在不同检索模式下得到的查询结果需要进行合并与归一化处理(即将数...
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...
服务端报错详情，应该是这个：relevance_score=float(similarity_scores[arg]),