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Jina Reranker 在多个数据集上都取得了最高的 LoCo 分数,说明其识别相关信息并确定其优先级的能力很好。 Jina Reranker 在 LlamaIndex RAG、BEIR、MTEB 和 LoCo 等多个测评里,都拿下了最高的平均得分,稳稳地站在了行业前列。这些测试结果也 证明了 Jina Reranker 的通用性,能够与不同的 Embeddings 模型协同工...
继Jina Reranker v2之后,Jina AI又开源了PE-Rank,一种新的基于LLM的重新排序器,用于高效的列表式段落重新排序。不是将原始文本输入到LLM的上下文窗口,而是使用嵌入模型将每个段落表示为一个特殊标记,然后将[…
继Jina Reranker v2之后,Jina AI又开源了PE-Rank,一种新的基于LLM的重新排序器,用于高效的列表式段落重新排序。不是将原始文本输入到LLM的上下文窗口,而是使用嵌入模型将每个段落表示为一个特殊标记,然后将[指令]+[查询]+[特殊标记]输入到LLM中。在推理时,PE-Rank将输出空间限制在这些特殊标记上,从而实现更高效...
继Jina Reranker v2之后,Jina AI又开源了PE-Rank,一种新的基于LLM的重新排序器,用于高效的列表式段落重新排序。不是将原始文本输入到LLM的上下文窗口,而是使用嵌入模型将每个段落表示为一个特殊标记,然后将[指令]+[查询]+[特殊标记]输入到LLM中。在推理时,PE-Rank将输出空间限制在这些特殊标记上,从而实现更高效...
可以看到,在 Jina Reranker 加持下,平均命中率提升了 7.9%,MRR 提升了 33.7%。 Jina Reranker 一大亮点是它的通用性。无论是搭配我们自家的 jina-embeddings-v2-base-en,还是其他如 bge-base-en-v1.5、bce-embedding-base-v1 或 CohereV3-en,Jina Reranker 都能持续提升命中率和 MRR。这种灵活性让它成为...
Trained for speed and accuracy: While performing only slighly worse than Jina Reranker v1 Base - en on some of the benchmarks, this model can process three times as many documents in the same time. Extended context length: This reranker model is capable of handling queries up to 512 toke...
Jina Reranker v1 Tiny model is a neural text reranking model, designed to enhance the relevance of search results. This model is the fastest reranker model in the Jina Reranker suite of models, offering fast and memory-efficient reranking process. For our most accurate (and larger) reranke...
Implement integration with Jina Reranker as a ScoringModel.
from app.services import vectorize_query, rerank_results app = FastAPI() @app.post("/vectorize/") async def vectorize(query: str): try: vector = vectorize_query(query) return {"vector": vector} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) ...