BGE-Reranker 采用 BERT/RoBERTa 作为 Transformer 编码器,但与 BGE 不同,它不是分别计算查询和文档的向量,而是将 查询和候选文档拼接在一起 作为输入。 典型的输入格式:[CLS] Query [SEP] Document [SEP] 这种方式可以让 Transformer 直接建模 Query 和 Document 之间的交互。 打分层(Scoring Layer) BGE-Reran...
BGE Re-Ranker v2-M3(如图2B):基于性能出色、参数量更小的 BGE-M3-0.5B(速度更快)。 2.所有模型均通过多语言数据训练产生,具备多语言检索的能力。例如:BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-2B大幅提升了中英文检索能力,而BGE Re-Ranker v2-Gemma-2B与BGE Re-Ranker v2-M3则在多语言检索任务中取得了最佳的检索效果(...
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...
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。它通过生成文本的向量表示,实现初步的语义匹配。 bge-reranker-large:属于Reranker模型(重排序模型),用于对Embedding模型检索出的候选结果进行精细化排序。它通过分析查询与候选文本的深层语义关系,优化...
model=bge-m3,# 这里一般使用model name就行 input=["What is the capital of China?"] ) 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) ...
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...
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 6597、弹幕量 2、点赞数 126
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: ...
mindspore lite bge-reranker-base 推理结果nan值bug 目的:把bge-base-zh,bge-reranker-base部署到昇腾910B 步骤: huggingface模型权重转换为onnx 备注:BAAI/bge-reranker-base在huggingface仓库中已经开源onnx权重 Python代码方式 from transformers import AutoModel, AutoTokenizer ...
--output_dir /bge-reranker-v2-m3-finetune --model_name_or_path /bge-reranker-v2-m3/bge-reranker-v2-m3 --train_data output.jsonl --learning_rate 6e-5 --fp16 --num_train_epochs 20 --per_device_train_batch_size 6 --gradient_accumulation_steps 4 ...