自行架設Dify使用的重排序模型：Text Embeddings Inference / Self-Hosting a Dify Reranking Model: Text Embeddings Inference
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原文中文，约5100字，阅读约需13分钟。
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内容提要
随着Dify知识库的增长，传统的相似度计算已无法满足需求，重排序模型变得越来越受欢迎。本文介绍如何搭建HuggingFace的文本嵌入推理，并将其整合到Dify中，以改善检索结果的排序。使用Docker可以轻松部署，并通过重排序器提升检索性能。
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关键要点
- 隨著Dify知識庫的增長，傳統的相似度計算已無法滿足需求，重排序模型變得受歡迎。
- 重排序模型（Reranker）用於提升資訊檢索系統效能，通過深度學習模型重新排序檢索結果。
- Reranker的運作分為初始檢索和重新排序兩個階段，能夠考慮更深層的語境脈絡。
- 開源的重排序模型如BAAI/bge-reranker-large，能有效改善資訊檢索系統的效能，支持多語言。
- 使用Docker可以輕鬆架設Text Embeddings Inference，並整合到Dify中作為重排序模型。
- 在Dify中設定Reranker的步驟包括連接模型提供者和在知識庫中使用Reranker。
- Reranker模型能提升檢索結果的排序，但其效果可能不如傳統的加權分數排序明顯。
- 使用Text Embeddings Inference的Reranker速度快，能有效支持RAG的使用，未來仍需進一步評估其影響。
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