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

最新推荐文章于 2025-04-25 15:59:36 发布
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分类专栏： 搜索推荐系统相关技术业务落地方案 LLM技术汇总 文章标签： 知识问答 智能问答 RAG cohere BGE ranker jina ai
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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：

  • Embedding 模型：用于将外部文档和用户查询转换成 Embedding 向量
  • 向量数据库：用于存储 Embedding 向量和执行向量相似性检索（检索出最相关的 Top-K 个信息）
  • 提示词工程（Prompt engineering）：用于将用户的问题和检索到的上下文组合成大模型的输入
  • 大语言模型（LL
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FastGPT部署和接入使用重排模型bge-reranker
洛阳泰山的博客
05-11 3785
BGE-reranker模型是北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的一种重排序模型，主要用于优化信息检索系统的性能。该模型在2023年12月推出，是BGE（BAAI General Embedding）系列模型中的一个重要组成部分。BGE-reranker的核心作用是对初步检索出的Top-K文档进行再次排序，以提高检索结果的相关性和精度，这是一种典型的两阶段检索策略。
RAG系列04：使用ReRank进行重排序
强化学习曾小健
05-06 2394
如上图所示，重排任务就像一个智能过滤器。当检索器从索引库中检索到多个上下文时，这些上下文与用户查询的相关性各不相同。有些可能非常相关（如图中红框所示），而另一些可能只是轻微相关甚至不相关（如图中的绿框和蓝框所示）。重排的任务就是评估这些上下文的相关性，优先考虑那些最有可能提供准确和相关信息的内容。这样，LLM 在生成答案时可以优先考虑这些排名靠前的上下文，从而提高回应的准确性和质量。换句话说，重排就像在开卷考试中，帮你从一堆学习资料中挑选出最相关的参考资料，以便你能更高效、更准确地回答问题。
RAG 实战 | （三）使用 BAAI/bge-reranker 增强 RAG
littleblack201608的博客
03-06 1万+
是库中的一个类，专为基于给定查询的节点（或文档）的相关性重新排名而设计。它利用预训练模型计算相关性分数并选择前N个节点。这种重新排名机制在 RAG 中尤为有价值，因为检索到的文档的质量直接影响生成质量。该重新排名器可与模型的任何一个配套使用，例如。
BGE-Reranker-v2-M3介绍
最新发布
吉米_王
04-25 2086
重排序模型介绍
Cohere reranker 一致的排序器
myboyliu2007的专栏
06-12 1098
这本notebook展示了如何在检索器中使用 Cohere 的重排端点。这是在 ContextualCompressionRetriever 的想法基础上构建的。让我们首先初始化一个简单的向量存储检索器，并存储 2023 年国情咨文（分块）。我们可以设置检索器以检索大量（20）的文档。API 参考: ContextualCompressionRetriever | CohereRerank | Cohere。，使用 Cohere 重新排名端点来重新排列返回的结果。包装我们的基础检索器。
用通俗易懂的方式讲解：大模型 Rerank 模型部署及使用技巧总结
热门推荐
2301_78285120的博客
03-12 1万+
RAG 是一种结合了信息检索和文本生成的语言模型技术。简单来说，当你向大语言模型（LLM）提出一个问题时，RAG 首先会在一个大型的文档集合中寻找相关信息，然后再基于这些信息生成回答。Rerank 的工作就像是一个智能的筛选器，当 RAG 从文档集合中检索到多个文档时，这些文档可能与你的问题相关度各不相同。有些文档可能非常贴切，而有些则可能只是稍微相关或者甚至是不相关的。这时，Rerank 的任务就是评估这些文档的相关性，然后对它们进行重新排序。它会把那些最有可能提供准确、相关回答的文档排在前面。
提升信息检索效果：利用Cohere API实现智能文档重排序
mmlihaio的博客
12-03 424
通过结合Cohere的重排序功能，我们可以在检索系统中实现更有效的信息排序。这可以提升搜索结果的相关性与准确性。Cohere API 文档Langchain 文档。
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...
weixin_41228773的博客
09-12 557
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： Embedding 模型：用于...
Re-ranking 从原理到实现的两种主流方法
安静的软件工程师
02-24 7626
Re-ranking 从原理到实现的两种主流方法
提升 RAG 效果的实践
engchina的专栏
03-31 2258
提升 RAG 效果的实践
《Advanced RAG》-04-深度研究RAG技术Re-ranking
静愚AGI
08-06 3525
如图 1 所示，重新排序的任务就像一个智能过滤器。当检索器从索引集合中检索出多个上下文时，这些上下文可能与用户的查询具有不同的相关性。有些上下文可能非常相关（图 1 中红色方框中突出显示的内容），而其他上下文可能只是略有相关甚至不相关（图 1 中绿色和蓝色方框中突出显示的内容）。重新排序的任务是评估这些上下文的相关性，并优先选择最有可能提供准确和相关答案的上下文。这样，LLM 就能在生成答案时优先考虑这些排名靠前的上下文，从而提高答案的准确性和质量。
使用Cohere Reranker优化信息检索：提升文本检索精度的新利器
ppoojjj的博客
10-15 517
整合Cohere Rerank API到信息检索系统中显著提高了检索精度。了解更多Cohere和FAISS的结合使用，有助于构建更强大的自然语言处理解决方案。
搜索准确性提升 20%，Jina Reranker 成为 RAG 优化的新标杆！
Jina AI 的博客
03-05 1973
日前，我们正式发布了 Jina Reranker(jina-reranker-v1-base-en)，专为提高搜索准确性打造。Jina Reranker 在多个权威测评中屡获领先，实验数据显示，相比简单 RAG 系统，搭载该模型的检索系统命中率提高 8%，MRR 更是飙升 33%。
使用Jina Reranker进行文档压缩和检索
shuoac的博客
02-14 469
在信息检索领域，如何高效、准确地获取相关文档是一个重要的任务。传统的基于向量空间模型的检索方法在某些情况下可能无法充分捕捉文档之间的语义关系。而Jina Reranker通过上下文重排序的方式，可以显著提升检索精度。
使用Jina Reranker实现高效文档压缩与检索
hutyhjs的博客
12-08 403
通过本文，我们了解了如何使用Jina Reranker结合Langchain进行文档压缩和检索。Jina Reranker不仅提高了检索效率，还增强了文档重排序的准确性。建议进一步阅读Jina和Langchain的官方文档以获得更多高级使用技巧。
掌握句子相似度：深入理解ONNX转换的bge-reranker-base模型
gitblog_02450的博客
12-19 1120
掌握句子相似度：深入理解ONNX转换的bge-reranker-base模型 bge-reranker-base-onnx-o3-cpu 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/EmbeddedLLM...
Jina Reranker v2：多语言支持、函数调用、代码搜索，超快推理！
Jina AI 的博客
07-01 3310
Jina Reranker v2 是专为 Agentic RAG 打造的高性能 Reranker 模型。它不仅支持 100 多种语言的精准搜索和代码检索，更将推理速度提升至前代产品的 6 倍。作为 Jina AI 的最新力作，Jina Reranker v2 为 RAG 系统开发者带来前所未有的效率和准确性。这款模型具备以下特性：多语言支持：覆盖上百种语言，搜索效果领先 bge-reranker-...
【RAG实战优化】增加BGE-Reranker 如何提升检索精度
kakaZhui的博客
03-03 734
BGE-Reranker (BAAI General Embedding - Reranker) 提升RAG系统精度
reranker最快最好的模型
02-20
### 最先进的 Reranker 模型 在当前的技术发展背景下，RankRAG 展现出卓越的性能，在多数情况下即使使用的重排数据量仅为其他模型的十分之一，也能够取得更好的召回率和其他评估指标，如 R@5、R@10 和 R@20 等[^1]。这意味着 RankRAG 不仅能在较少的数据基础上实现高效运作，还能够在多个评价维度上超越竞争对手。 为了达到最佳效果并保持快速响应时间，将 Reranker 集成至应用程序中至关重要。Cohere AI、BGE Re-Ranker 及 Jina Reranker 的组合使用可显著提高生成答案的质量精度。特别是当采用多路径召回策略时，这种集成方式不仅提升了检索结果的相关性和多样性，而且通过精细过滤确保了最终提供给用户的文档是最具关联性的那一部分[^3]。 对于追求速度与准确性兼备的应用场景而言，选择合适的框架和技术栈同样重要。Python 是一种广泛应用于机器学习项目的编程语言，其丰富的库支持可以帮助加速开发过程： ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer def load_reranker_model(model_name='cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2'): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) return model, tokenizer ``` 此代码片段展示了如何加载预训练好的 reranking 模型 `ms-marco-MiniLM-L-6-v2`，这是一个轻量化但高效的跨编码器架构实例，适用于资源受限环境下的高性能需求。
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