embeddings = model.encode(sentences) 不过EmbeddingModel并为考虑文本之间的交互,并且不同的场景下,相似度阈值并不好控制。 1、BCEmbedding BCEmbedding(BCEmbedding: Bilingual and Crosslingual Embedding for RAG)是由网易有道开发的双语和跨语种语义表征算法模型库,其中包含EmbeddingModel和RerankerModel两类基础模型。
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,利用语...
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，...
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，...
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...
environ["QIANFAN_SECRET_KEY"] = "your_iam_sk" # 默认模型 r = Reranker() # 使用指定reranker模型,固定值为bce-reranker-base_v1 # r = Reranker(model="bce-reranker-base_v1") res = r.do("北京的天气", ["北京今天12.5度,北风,阴天", "北京美食很多"]) print(res.body) 返回示例 ...
一、概述 博查正式发布语义排序模型(bocha-semantic-reranker)和排序API(Rerank API),可以使用Bocha Semantic Reranker 提升你的搜索应用和RAG应用中的搜索结果准确性。 二、什么是博查语义排序模型(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...
System Info Hello, i'm trying to use a downloaded reranker model in my deploy but when attempting to perform a query it's seems loaded as embedder. I'm currently using cpu-1.4 docker image and was able to replicate the issue also with BA...
RERANKER_MODEL, RERANKER_MAX_LENGTH, MODEL_PATH) from server.utils import wrap_done, get_ChatOpenAI RERANKER_MAX_LENGTH) from server.utils import wrap_done, get_ChatOpenAI, get_model_path from server.utils import BaseResponse, get_prompt_template from langchain.chains import LLMChain from lan...
psg_out= self.model(**features, return_dict=True) p_reps= self.sentence_embedding(psg_out.last_hidden_state, features['attention_mask'])ifself.normlized: p_reps= torch.nn.functional.normalize(p_reps, dim=-1)returnp_reps.contiguous()defcompute_similarity(self, q_reps, p_reps):iflen(p...