在RAG（检索增强生成）系统中，重排序（Re-rank）技术扮演着至关重要的角色。它不仅提高了检索结果的相关性和质量，还确保最相关的文档排在前面，从而显著提升了最终生成内容的准确性。以下是重排序在RAG中的具体作用：##提高检索结果的相关性 重排序通过对初始检索结果进行二次评估和排序，能够更精准地识别出与用户...
🔍 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...
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...
开源的是智源发布的bge-reranker-base和bge-reranker-large。bge-reranker-large的能力基本上接近cohere,而且在一些方面还更好; 几乎所有的Embeddings都在重排之后显示出更高的命中率和MRR,所以rerank的效果是非常显著的; embedding模型和rerank模型的组合也会有影响,可能需要开发者在实际过程中去调测最佳组合。 我...
重排序(Re-rank)的作用 在RAG(检索增强生成)系统中,重排序(Re-rank)技术扮演着至关重要的角色。它不仅提高了检索结果的相关性和质量,还确保最相关的文档排在前面,从而显著提升了最终生成内容的准确性。以下是重排序在RAG中的具体作用: 提高检索结果的相关性 ...
简介:本文主要关注在Rerank,本文中,Rerank可以在不牺牲准确性的情况下加速LLM的查询(实际上可能提高准确率),Rerank通过从上下文中删除不相关的节点,重新排序相关节点来实现这一点。 引言 RAG+Rerank原理: 上一篇【RAG实践】基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建基于本地知识库的问答机器人我们介绍了什么是RAG,以及如何基于LLa...
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...
•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,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...