•智源的bge-reranker-base和bge-reranker-large:这两款模型可以在本地环境中运行,对于硬件配置的要求相对较低。bge-reranker-base适用于资源有限的小型项目,而bge-reranker-large则需要更强大的GPU支持以确保高效运行。 •基于大型语言模型(LLM)的RankGPT:尽管其性能优异,但对计算资源的需求极高。通常需要配...
Rerank模型(也称为交叉编码器)是一种模型,给定查询和文档对,它将输出相似度分数。我们使用此分数根据与查询的相关性对文档进行重新排序。 RAG 使用Rerank和两阶段检索来提升你的检索质量_编码器_03 搜索引擎工程师早已在两阶段检索系统中使用重新排序器。在这些两阶段系统中,第一阶段模型(嵌入模型/检索器)从较大...
🔍 Rank与Rerank的定义在RAG技术中,rank指的是在检索增强生成过程中,对检索到的信息进行排序或评估的过程。这个过程确保了生成的输出更加准确和相关。而rerank则是一种优化检索结果的技术,它在初次检索(粗排)之后,对检索到的文档或信息进行更精细的评估和排序,以提高最终生成内容的相关性和准确性。🤔 为什么需要...
首先,我们尝试使用Rerank,同时对查询+问答进行计时,检索召回top_k=10,Rerank重排top_n=3看看处理检索到的上下文的输出需要多长时间。 from time import timequery_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=10, node_postprocessors=[rerank_llm])now = time()response = query_engine.query("西安交...
放一起,Rerank模型大概不会判断他们是应该在一起的,因此它的相似性得分会比较低,而“介绍一下北京?<SEP>北京市(Beijing),简称“京”,古称燕京、北平,是中华人民共和国首都、直辖市、国家中心城市、超大城市, 国务院批复确定的中国政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心,中国历史文化名城和古都之一,世界...
Rerank指的是在检索结果的排序基础之上再排一次序,将对生成回复真正重要的chunk排在前面,排除干扰项,可以类比理解为推荐算法的粗排和精排过程。 为什么需要Rerank? 召回阶段使用向量库进行召回时,要求快速在大规模数据中检索到相关项,该过程需要度量当前question和库内全部向量的相似度,按指定窗口大小得到top x结果。
Rerank的强大之处 重排序模型,也被称为交叉编码器,是一种模型,给定一个查询和文档对,它会输出一个相似度分数。我们用这个分数根据文档与查询的相关性对文档进行重新排序。 一个两阶段检索系统。向量数据库步骤通常会包括一个双编码器或稀疏嵌入模型。
Rerank是一种在初步检索结果的基础上,通过更复杂和精细的模型对结果进行重新排序的技术。通过Rerank,我们可以提升检索结果的相关性和准确性。🎯 RAG + Rerank:双重优势的结合 RAG + Rerank结合了RAG模型的优势和Rerank技术的精度。首先利用RAG模型检索相关文档并生成初步答案,然后通过Rerank技术对这些初步答案进行再...
从这里可以存在三元组:Query、Context 和 Response,如要想进一步提升RAG的性能还可在Context(上下文)上做文章,目前得到的Context很可能与Query(问题)之间的相关度不高,通过Rerank可以对Context进行评分排序,去掉分数较低相关度较低的数据从而避免其对上下文信息的污染。下图为基本的RAG流程图; ...
Rerank,即重排序,是对已有的排名结果进行重新排序或调整,以改善用户体验或达到其他特定的目标。在RAG中,Rerank技术的作用尤为突出。它通过对检索到的候选文档进行重新排序,确保与查询问题最相关的文档排在前面,从而显著提高生成回答的准确性和质量。Rerank技术的优势主要体现在以下几个方面:精细...