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...
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 = “...
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 && ...
服务端报错详情，应该是这个：relevance_score=float(similarity_scores[arg]),
bge-reranker-base:通常可以提高嵌入的命中率和 MRR。 bge-reranker-large:此重新排序器经常为嵌入提供最高或接近最高的 MRR。 对于多个嵌入,其性能可与 CohereRerank 相媲美或超过。 CohereRerank:持续增强所有嵌入的性能,通常提供最佳或接近最佳的结果。