1. 概述BGE(BAAI General Embedding)和 BGE-Reranker 是北京智源人工智能研究院(BAAI)发布的两个用于文本表示和排序的模型。BGE 主要用于文本向量化,以便进行高效的向量检索,而 BGE-Reranker 主要用于候选检…
BGE-v1.5、BGE-M3以融入visual token的方式进一步新增“文本+图片”混合检索能力,同时保持优异的文本检索性能。 BEIR基准排序效果评分: 2. 博查,bocha-semantic-reranker 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 Re...
2. BAAI，bge-reranker-v2-m3，开源，需要自行部署 BGE（BAAI General Embedding）是智源研究院打造的通用语义向量模型。自2023年8月发布以来，智源团队陆续发布了中英文模型BGE v1.0、v1.5以及多语言模型 BGE-M3，截至目前，BGE 系列模型全球下载量超过 1500万，位居国内开源AI模型首位。BGE-M3模型一度跃居 Hu...
Reranker模型BAAI/bge-reranker-v2-m3是智源研究院推出的检索排序模型，基于性能出色、参数量更小的bge-m3-0.5B（速度更快）。它支持更多语言，更长文本长度，并在英文检索基准MTEB、中文检索基准C-MTEB、多语言检索基准MIRACL、LLaMA-Index Evaluation等主流基准上取得了state-of-the-art的结果；借助分层自蒸馏策略...
BGE Re-Ranker v2-LLM(如图 2A):基于 MiniCPM-2B,Gemma-2B 等性能卓越的轻量化大语言模型。 BGE Re-Ranker v2-M3(如图 2B):基于性能出色、参数量更小的 BGE-M3-0.5B 速度更快。 所有模型均通过多语言数据训练产生,具备多语言检索的能力。例如:BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-2B 大幅提升了中英文检索能力,而...
目前中文Rerank 模型可选的不多,效果比较好的是bocha-semantic-reranker和bge-reranker,前者效果接近cohere可以直接通过API调用,后者开源需要自行部署。 1. 博查,bocha-semantic-reranker,可以直接API调用,免部署,免维护 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...
BGE(BAAI General Embedding)是智源研究院打造的通用语义向量模型。自2023年8月发布以来,智源团队陆续发布了中英文模型BGE v1.0、v1.5以及多语言模型 BGE-M3,截至目前,BGE 系列模型全球下载量超过 1500万,位居国内开源AI模型首位。BGE-M3模型一度跃居 Hugging Face 热门模型前三,其所属代码仓库FlagEmbedding位居Githu...
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-v2-m3。
近期,Zilliz 与智源研究院达成合作,将多种 BGE(BAAI General Embedding) 开源模型与开源向量数据库 Milvus 集成。得益于 Milvus 2.4 最新推出的 Sparse Vector(稀疏向量)和 Multi-vector(多向量)支持,开发者获得了多种选择,不仅有业界广泛采用的 ...
专业级语义搜索优化:利用 Cohere AI、BGE Re-Ranker 及 Jina Reranker 实现精准结果重排 1. 简介 1.1 RAG 在说重排工具之前,我们要先了解一下 RAG。 检索增强生成(RAG)是一种新兴的 AI 技术栈,通过为大型语言模型(LLM)提供额外的 “最新知识” 来增强其能力。 基本的 RAG 应用包括四个关键技术组成部分: ...