两种重要的后处理方法是Re-rank(重新排名)和Classification(分类),它们在文档检索中有着不同的应用场景和功能。 Re-rank(重新排名): 这一方法涉及重新对检索到的文档进行排序,以便更好地适应用户需求或系统目标。它的主要目的是对已检索到的文档重新排序,通常是为了提高最相关文档的排名,从而使用户更容易找到所需的信息
这个项目利用到的,便是OpenAI前不久频频刷屏的DALL·E中的核心模块——CLIP,一个负责重排序(rerank)的模型。 这个项目使用谷歌Colab Notebook,而且在线、免费,包含200万图片数据集,最重要的是效果还非常的精准。 不禁引得网友直呼“Amazing”。 简单几步,“大白话”在线精准搜图 这个项目之所以如此火爆,操作简单是...
【xinference】(9):本地使用docker构建环境,一次部署embedding,rerank,qwen多个大模型,成功运行,非常推荐 7634 1 15:43 App 【Dify知识库】(12):在autodl上,使用xinference部署chatglm3,embedding,rerank大模型,并在Dify上配置成功 1.3万 5 19:59 App 【ollama】(3):在linux搭建环境中,安装ollama工具,...
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Rerank模型,目前支持Cohere和Jina,对接文档 Dify 您可以在渠道中添加自定义模型gpt-4-gizmo-*,此模型并非OpenAI官方模型,而是第三方模型,使用官方key无法调用。 比原版One API多出的配置 GENERATE_DEFAULT_TOKEN:是否为新注册用户生成初始令牌,默认为 false。 STREAMING_TIMEOUT:设置流式一次回复的超时时间,默认为 60...
除此之外,还支持修改 Chunk 大小、包含召回数据、限制召回文档数量、元数据过滤和结果重排 Rerank 等,更多的可以参考Open AI 官方 Retrieve 文档[1]。 可以看到基于 OpenAI 官方 SDK 就可以实现 RAG,除了贵之外,一点毛病没有。 Web Search 联网搜索,也是在新的 API 原型中实现的,为了更好的支持用户搜索结果,还...
RAG支持：除了对话适配，还进行了embedding和rerank的接口适配。可进化性：基于LangChain标准，支持所有LangChain或厂商适配的模型。function calling：基于提示词工程实现的功能调用适配。如何使用lang2openai使用lang2openai相当直观。你首先需要将代码下载到本地，配置key。然后根据DEPLOY.md中的说明设置你的项目。安装教程...
11.Rerank模型微调与实践(二)rankGPT 15:24 12.向量数据库简介与相似性测量:欧式距离,余弦相似度 15:21 13.相似性搜索算法:k-means,肘部法则 18:29 14.向量数据库选型:专用向量数据库,传统数据库支持向量 09:27 15.向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码 07:19 16.RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens...
在查询构造中，文本转SQL帮助从用户输入中提取数据库信息。LangChain提供功能支持这一过程，将自然语言查询转换为可执行的SQL查询，简化了从用户查询到数据库操作之间的步骤。后处理在文档检索中扮演重要角色，通过Re-rank和Classification方法优化结果。Re-rank重新对检索文档进行排序，提高最相关文档的排名。
AI模型接口管理与分发系统,支持将多种大模型转为OpenAI格式调用、支持Midjourney Proxy、Suno、Rerank,兼容易支付协议,可供个人或者企业内部管理与分发渠道使用,本项目基于One API二次开发。 项目地址:GitHub - Calcium-Ion/new-api: AI模型接口管理与分发系统,支持将多种大模型转为OpenAI格式调用、支持Midjourney Pro...