Reranking的应用能够带来更准确的答案,从而显著增强用户满意度。
02 将 Re-ranking models 作为 reranker 使用 与嵌入模型(embedding model)不同,重排序模型(re-ranking model)将用户提出的 query 和上下文作为输入,直接输出 similarity scores (译者注:指的是重排序模型输出的文档与 query 之间的相似程度评分),而不是嵌入(embeddings)。值得注意的是,重排序模型是利用交叉熵损失(...
02 将 Re-ranking models 作为 reranker 使用 与嵌入模型(embedding model)不同,重排序模型(re-ranking model)将用户提出的 query 和上下文作为输入,直接输出 similarity scores (译者注:指的是重排序模型输出的文档与 query 之间的相似程度评分),而不是嵌入(embeddings)。值得注意的是,重排序模型是利用交叉熵损失(...
3. 重排(reranking)和过滤(filtering) 4. 查询转换 5. 聊天引擎 6. 查询路由 7. 智能体(Agent) 8. 响应合成 RAG 融合 优点: 缺点: RAG融合n不适用场景 编码器和 LLM 微调 编码器微调 排序器微调 评估 总结 参考资料: RAG RAG 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation),已经成为当前最火热的LLM应用方...
双编码器既可以用于 Ranking 也可以用于 Reranking 阶段，向量搜索实际上就是这种排序模型。由于双编码器针对查询和文档分别编码，因此无法捕获查询和文档的 Token 之间的复杂交互关系，在语义上会有很多损耗，但由于只需要向量搜索即可完成排序打分计算，因此执行效率非常高。2. 交叉编码器（Cross Encoder）。Cross-...
这就是re-ranking作用所在。 重新排序器的任务是估计每个候选文本与给定文本查询的相关程度的分数。与双编码器不同,交叉编码器同时处理两个输入文本对[2]。 交叉编码器处理句子对并输出文本相似度得分。 这个想法是首先使用双编码器和嵌入相似性搜索检索候选文档。然后我们使用较慢但更准确的方法对这些文档进行重新排序...
NO.10 重排模型（Re-ranking）在完成语义搜索的优化步骤后，我们能够检索到语义上最相似的文档，但不知你是否注意到一个关键问题：语义最相似是否总代表最相关？答案是不一定。例如，当用户查询“最新上映的科幻电影推荐”时，可能得到的结果是“科幻电影的历史演变”，虽然从语义上这与科幻电影相关，但并未直接回应...
与嵌入模型(embedding model)不同,重排序模型(re-ranking model)将用户提出的 query 和上下文作为输入,直接输出 similarity scores (译者注:指的是重排序模型输出的文档与 query 之间的相似程度评分),而不是嵌入(embeddings)。值得注意的是,重排序模型是利用交叉熵损失(cross-entropy loss)进行优化的[1],因此 simila...
3.4.1 Reranking 不改变内容或长度的情况下,对检索到的文档chunk进行重新排序,以增强对LLM更为关键的文档chunk的可见性。具体来说: 基于规则的重新排序 根据特定规则,计算度量来重新排序chunk。常见的度量包括: 多样性 相关性 最大边际相关性(Maximal Marginal Relevance) MMR的背后思想是减少冗余并增加结果的多样性...
可以看到,在 MTEB 里包含 Retrieval 任务和 Reranking 任务,在 RAG 应用评估 Embedding 和 Rerank 模型时,要重点关注这两个任务得分较高的模型。在MTEB的论文(https://arxiv.org/abs/2210.07316)建议中,对于 Embedding 模型,NDCG 是最重要的指标;对于 Rerank 模型,MAP 是最重要的指标。