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rerank-2.5 和 rerank-2.5-lite：指令跟随重排序器
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
我们推出了rerank-2.5系列，显著提升检索准确性，并首次引入指令跟随功能。该系列在93个数据集上比Cohere Rerank v3.5提高约8%。新功能支持用户通过自然语言调整模型输出的相关性评分，适用于32K令牌上下文长度，便于处理更长文档的检索。
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关键要点
- 推出rerank-2.5系列，显著提升检索准确性，首次引入指令跟随功能。
- 在93个数据集上，rerank-2.5和rerank-2.5-lite分别比Cohere Rerank v3.5提高约7.94%和7.16%。
- 新功能允许用户通过自然语言调整模型输出的相关性评分，支持32K令牌上下文长度。
- rerank-2.5和rerank-2.5-lite在长文档检索中表现更佳，无需截断。
- 指令跟随功能允许用户通过明确指令动态引导重排序过程。
- 用户可以通过自然语言指令定义相关性或指定所需文档特征。
- 在24个领域特定的数据集上，使用指令时，rerank-2.5和rerank-2.5-lite的准确性分别提高8.13%和7.55%。
- 评估使用了9个领域的标准数据集，涵盖技术文档、法律、金融等。
- rerank-2.5在相同价格下比rerank-2提高1.85%，而rerank-2.5-lite比rerank-2-lite提高3.40%。
- 在真实世界应用中，使用指令时，rerank-2.5和rerank-2.5-lite的准确性分别提高11.48%和7.83%。
- rerank-2.5和rerank-2.5-lite在所有第一阶段检索方法上均表现优异。
- 新用户可享受前200M令牌免费，结合Voyage嵌入模型和Voyage重排序器可实现最高检索准确性。
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延伸问答
rerank-2.5系列的主要功能是什么？
rerank-2.5系列显著提升了检索准确性，并首次引入了指令跟随功能。
rerank-2.5和rerank-2.5-lite在准确性上有何提升？
在93个数据集上，rerank-2.5和rerank-2.5-lite分别比Cohere Rerank v3.5提高约7.94%和7.16%。
指令跟随功能如何影响检索结果？
指令跟随功能允许用户通过自然语言调整模型输出的相关性评分，从而提高检索准确性。
rerank-2.5支持的上下文长度是多少？
rerank-2.5和rerank-2.5-lite支持32K令牌的上下文长度。
使用指令时，rerank-2.5的准确性提升了多少？
在真实世界应用中，使用指令时，rerank-2.5的准确性提高了11.48%。
新用户如何使用rerank-2.5系列？
新用户可以享受前200M令牌免费，并结合Voyage嵌入模型和Voyage重排序器实现最高检索准确性。
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