基于jina-reranker-m0的多模态文档公平评分
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
构建体育新闻搜索系统时，处理文本与图像的相关性问题。提出了两阶段检索流程：首先使用jina-clip-v2获取候选文档，然后用jina-reranker-m0进行统一排序，从而提升检索效果，最终实现62%的召回率提升。
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关键要点
- 构建体育新闻搜索系统时，需要处理文本与图像的相关性问题。
- 提出了两阶段检索流程：首先使用jina-clip-v2获取候选文档，然后用jina-reranker-m0进行统一排序。
- 文本和图像的相似度评分存在不同的量级，直接比较会导致错误的结果。
- 在EDIS数据集中，文本查询的相似度评分普遍高于图像查询，但回忆率却显示图像查询更有效。
- jina-reranker-m0通过第二次检索，缩小了文本和图像之间的相似度评分差距。
- 实验结果显示，使用jina-reranker-m0后，回忆率普遍提高，尤其是结合文本和图像内容时。
- 这种简单的两阶段方法实现了62%的回忆率提升，强调了在多模态AI系统中采用两阶段架构的重要性。
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