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本地无Gpu环境部署bge-reranker模型实现rerank - 乂墨EMO
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原文中文，约900字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一个单例模式的重排序器类，该类使用指定模型计算问题与文档对的得分，并按得分降序排列文档。
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关键要点
- 本文介绍了一个单例模式的重排序器类。
- 该类使用指定模型计算问题与文档对的得分。
- 文档得分按降序排列。
- 重排序器类的初始化需要模型路径和是否使用fp16的参数。
- compute_score方法用于计算文档对的得分。
- rerank函数构建问题与文档的对并计算得分。
- 最终结果是将文档文本与得分组合成字典。
- 使用sorted()函数按得分字段降序排序文档。
❓
延伸问答
什么是重排序器类？
重排序器类是一个单例模式的类，用于计算问题与文档对的得分并按得分降序排列文档。
如何初始化重排序器类？
重排序器类的初始化需要提供模型路径和是否使用fp16的参数。
compute_score方法的作用是什么？
compute_score方法用于计算问题与文档对的得分。
如何使用rerank函数？
rerank函数构建问题与文档的对，并计算得分，最终返回文档文本与得分的组合。
文档得分是如何排序的？
文档得分使用sorted()函数按得分字段降序排序。
重排序器类的最终输出是什么？
重排序器类的最终输出是将文档文本与得分组合成的字典。
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