第二阶段:精确重排序(Reranker / Cross-Encoder):使用重排序模型(Reranker)对第一阶段提取的文档进行重新排序。Reranker模型能够更精确地评估查询与文档的相关性,输出它们的相似度分数,并根据相似度分数对文档进行重新排序,返回最相关的前K个文档。这一阶段的目标是提高检索结果的相关性,确保最相关的文档优先传递给...
Bocha Semantic Reranker是一种基于文本语义的排序模型（Rerank Model），它的主要用途是提升搜索结果的质量。在搜索推荐系统中，Bocha Semantic Reranker可以基于关键字搜索、向量搜索和混合搜索的初步排序结果的质量进行优化。具体来说，在初始的BM25排序或RRF排序之后，Bocha Semantic Reranker会从top-N候选结果中，...
2025年4月，Jina AI正式开源jina-reranker-m0，这是全球首个支持文本+图像联合重排的多语言模型。基于24亿参数的Qwen2-VL-2B架构，它不仅突破了传统纯文本检索的局限，还支持29种语言跨模态交互和4K分辨率图像处理，标志着重排技术正式迈入多模态时代。AI快站下载 https://aifasthub.com/jinaai/jina-reranker-m0 ...
紧接着,系统会进一步利用排序模型(BGE Re-Ranker)进一步过滤候选集,并最终获得精细的文档集(fine-grained candidates),以支持下游大语言模型完成检索增强任务(RAG)。 图2 1.BGE Re-Ranker v2.0系列排序模型采用了两种不同尺寸的模型基座: BGE Re-Ranker v2-LLM(如图2A):基于 MiniCPM-2B,Gemma-2B等性能卓越的轻...
要想RAG好,embedding和reranker必须给力!目前市面上流行的embedding和reranker使用的都是通用预料训练,并未针对安全这个细分领域定制,所以有必要使用安全领域的预料微调一下!目前所有的预料中,获取成本比较低、并且不需要专门投入人力标注的有两种: 网上各种安全论坛的博客、各大热门产品的漏洞说明等 ...
Xinference 内置的 Embedding 模型,部分展示 查看Xinference 内置的 Reranker 模型 xinference registrations -t rerank Xinference 内置的 Reranker 模型,部分展示 # 嵌入模型fromxinference.clientimportClientclient=Client("http://localhost:9997")model_uid=client.launch_model(model_name="bge-small-zh-v1.5"...
介绍一个优秀的文本转向量模型的代码库,看看他的微调代码是如何实现的。是基于transformers做的二次开发,代码写的非常优雅,对transformers的二次开发感兴趣(定义自己的数据、模型、训练器)的同学,建议研读。bge的reranker模型, 视频播放量 6597、弹幕量 2、点赞数 126
（由SiliconCloud平台模型Flux.1生成）为了方便开发者使用检索模型构建RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成），今天，SIliconCloud正式上线由网易有道开源的Embedding模型bce-embedding-base_v1和Reanker模型bce-reranker-base_v1，以及由智源研究院开源的Embedding模型bge-m3，与Reranker模型BAAI/bge-reranker...
reranker模型微调数据集问题 {"query": "", "pos": [], "neg": []},其中pos可以是多个,在微调训练时能否反映出多个正向样本之间相关度的高低不同。例如posA的相关度最高,posB其次,posC最低,这三个样本都是属于正向样本。 我看到TrainDatasetForCE.__getitem__()中是随机从pos中抽取一个样本数据,是否...
站长之家(ChinaZ.com) 3月21日 消息:智源研究院推出了新一代检索排序模型BGERe-Rankerv2.0,支持100+ 种语言,文本长度更长,并在多项评测中达到了 SOTA(state-of-the-art)的结果。该模型是智源团队在 BGE(BAAI General Embedding)系列基础上的新尝试,扩展了向量模型的 “文本 + 图片” 混合检索能力。