也就是增加 Reranker 比单独执行向量搜索的成本高出了 5000 倍。 虽然很多实际情况中可能只针对少量结果进行重排(例如 10 到 20 个),但是使用 Cross-encoder reranker 的费用仍然远高于单纯执行向量搜索的费用。 从另一个角度来看,使用 Reranker 相当于在查询时负担相当于离线索引的高昂成本,也就是模型推理的计算...
Bocha Semantic Reranker 以 80M 参数实现接近于世界一线 280M、560M参数模型的排序效果。 由于模型参数比同类模型小3～6倍,推理速度更快、成本更低、性价比更高。 基于博查搜索引擎的技术积累,排序效果在搜索场景表现更好。 提供官方API,国内用户无需自行部署模型,可以直接通过API调用,免去推理服务器和维护成本。
bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1组合的二阶段检索器可以实现一个模型覆盖中英双语、跨语种场景，一个模型可以覆盖众多RAG常见的落地应用场景，并具备优异的性能。以下是多领域、双语和跨语种RAG评测结果，bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1的组合可以实现最好的检索效果（93.46/77.02）...
2、https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/examples/finetune finetune the baai-general-embedding with your data. 3、https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/examples/reranker/README.md finetune the cross-encoder reranker with your data. 4、https://huggingface.co/mok...
✅ 基于LLM的pointwise排名器(BAAI/bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight 等) ✅ Cohere、Jina、Voyage 和 MixedBread API 重新排名器 ✅ FlashRank 重新排序器(ONNX 优化模型,在 CPU 上非常快) ✅ 基于 ColBERT 的 reranker - 不是最初为重新排序而设计的模型,但在某些情况下确实表现得相当强大。实...
但如果增加了 Reranker,尤其是 Cross-encoder Reranker 后,RAG 应用需要通过深度学习模型处理所有向量检索返回的文档,这会导致延时显著增加。相比于向量检索的毫秒级延迟,取决于模型大小和硬件性能,延迟可能提高到几百毫秒甚至到几秒! Reranker 会大幅度提高计算成本 ...
但如果增加了 Reranker,尤其是 Cross-encoder Reranker 后,RAG 应用需要通过深度学习模型处理所有向量检索返回的文档,这会导致延时显著增加。相比于向量检索的毫秒级延迟,取决于模型大小和硬件性能,延迟可能提高到几百毫秒甚至到几秒! Reranker 会大幅度提高计算成本 ...
Reranker 会显著增加搜索延迟 未使用 Reranker 的情况下,RAG 应用只需执行低延迟的向量近似最近邻 (ANN) 搜索,从而获取 Top-K 相关文档。例如 Milvus 向量数据库实现了 HNSW 等高效的向量索引,可实现毫秒级的搜索延迟。如果使用 Zilliz Cloud,还能借助更加强大的 Cardinal 索引进一步提升搜索性能。 但如果增加了 ...
bce-reranker-base是由网易有道开发的跨语种语义表征算法模型,擅长优化语义搜索结果和语义相关顺序精排,支持中英日韩四门语言,覆盖常见业务领域,支持长package rerank(512~32k)。bce-reranker-base_v1是模型的一个版本,本文介绍了API相关。 功能介绍 用于重新排序向量模型返回的top-k文档,优化语义搜索结果。 使用说明...
但如果增加了 Reranker,尤其是 Cross-encoder Reranker 后,RAG 应用需要通过深度学习模型处理所有向量检索返回的文档,这会导致延时显著增加。相比于向量检索的毫秒级延迟,取决于模型大小和硬件性能,延迟可能提高到几百毫秒甚至到几秒! Reranker 会大幅度提高计算成本 ...