同步发布的 GraphRAG 则通过连接知识图谱为大模型提供知识及关系信息,以此增强回答质量、支持多跳问题回答。再通过 Reranker,进一步提升回答的准确性和完整性。如此一来,企业就能构建专家级别的 AI 应用。 在云服务层面,基于当前企业使用大模型推理对计算效率的新要求,火山引擎已经完成了从 Cloud Native 到 AI Cloud ...
通过对jina-embeddings-v2-base-en和jina-reranker-v2-multilingual模型进行的实验,文章评估了它们在不同数字比较场景下的性能,包括小数、货币、日期和时间等。实验采用余弦相似度和相关性得分作为评价指标,结果显示 Embedding 模型在简单数字比较中表现较好,但在复杂数值区间或浮点数比较时效果下降。Reranker 模型在这些...
我们一口气带来超强 RAG 外挂三件套：MiniCPM-Embedding（检索模型）、MiniCPM-Reranker（重排序模型）和面向 RAG 场景的 LoRA 插件（生成模型），款款优秀：MiniCPM-Embedding（检索模型）中英跨语言检索取得 SOTA 性能，在评估模型文本嵌入能力的权威评测集 MTEB 的检索榜单上中文第一、英文第十三 ；MiniCPM-Reranker...
MiniCPM-Embedding(检索模型)中英跨语言检索取得 SOTA 性能,在评估模型文本嵌入能力的权威评测集 MTEB 的检索榜单上中文第一、英文第十三 ; MiniCPM-Reranker(重排序模型)在中文、英文、中英跨语言测试上取得 SOTA 性能 ; 经过针对 RAG 场景的 LoRA 训练后,MiniCPM 3.0-RAG-LoRA 在开放域问答(NQ、TQA、MARCO)、...
RAG基础的PDF回答系统:使用GPT-4o-mini和text-3-embedding-large开发RAG基础的PDF回答系统,Cohere Reranker未能一致选择最相关的块,影响答案准确性。 批量大小与训练效率:增加批量大小可提高训练速度和稳定性,但需更多VRAM,建议在VRAM限制内最大化批量大小,梯度累积为有限VRAM的替代方案。
📈 Reranker API:支持重排序API。 🆕 P2P Inferencing:新增点对点推理功能。 🎤 Voice activity detection (Silero-VAD support):支持Silero-VAD语音活动检测。 🌐 Integrated WebUI:提供集成的Web用户界面0 0 发表评论 发表 作者最近动态 上岸的Eve追风 2025-02-26 测绘地理信息行业前景展望测绘地理信息行....
milvus-model supports embedding and reranker models from service providers like OpenAI, Voyage AI, Cohere, and open-source models through SentenceTransformers or Hugging Face Text Embeddings Inference (TEI) . milvus-model supports Python 3.8 and above. Installation If you use pymilvus, you can inst...
Improves the precision and relevance of search results by using a reranker (with AI models) to understand the semantic meaning of query terms and documents returned by the initial search ranker vector Vector search Additional pricing on your Azure OpenAI account from calling the embedding model. ...
semanticSemantic searchAdditional pricing forsemantic searchusage.Improves the precision and relevance of search results by using a reranker (with AI models) to understand the semantic meaning of query terms and documents returned by the initial search ranker ...
MiniCPM-Reranker(重排序模型)在中文、英文、中英跨语言测试上取得 SOTA 性能 ; 经过针对 RAG 场景的 LoRA 训练后,MiniCPM 3.0-RAG-LoRA 在开放域问答(NQ、TQA、MARCO)、多跳问答(HotpotQA)、对话(WoW)、事实核查(FEVER)和信息填充(T-REx)等多项任务上的性能表现,超越 Llama3-8B 和 Baichuan2-13B 等业内...