在安装NVIDIA Container Toolkit之前,需确保已安装NVIDIA GPU驱动和Docker。根据操作系统使用相应命令安装工具包并配置Docker运行时。验证GPU支持后,可部署BGE-M3和BGE-Reranker模型,并执行命令启动服务进行测试。
jina-reranker-v3是最新的文档重排序模型,参数为0.6B,支持多语言检索。它采用“最后但不迟”的交互方式,能够在单个上下文窗口内处理多个文档,增强跨文档的相互作用。该模型在BEIR基准测试中表现优异,超越了更大模型,且体积更小。
下载模型至本地 下载bge的rerank模型https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-base 注意需要FQ 上代码 class SingletonFlagReranker: def __init__(self, model_path, use_fp16):
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。
ReaderLM-v2是一个高效的1.5亿参数语言模型,专为网页内容提取而设计。它能够处理最多512K标记的文档,将混乱的HTML转换为干净的Markdown或JSON格式,准确性高。该模型通过三阶段数据合成和统一训练框架实现优越性能,超越GPT-4o-2024-08-06等大型模型15-20%。
本文讨论了reranker模型与SEO之间的关系。作者发现一篇声称reranker可以提高SEO的文章实际上是ChatGPT生成的,没有提供实质性的解释和实施方法。作者强调reranker和SEO是两个不同的概念,不能混为一谈。作者进行了实验,使用真实的搜索数据研究了查询和文章之间的语义关系对文章印象和点击的影响。作者使用了三种方法评估语义关系:词频、嵌入模型和reranker模型。实验结果表明reranker模型是最好的预测器。然而,作者指出reranker模型对SEO策略的影响并不大,基本的SEO原则是编写与热门查询相关的内容。
Jina Reranker v2 is the best-in-class reranker built for Agentic RAG. It features function-calling support, multilingual retrieval for over 100 languages, code search capabilities, and offers a 6x...
With full integration of Jina Reranker, you can now bring Jina AI's state-of-the-art technology to SQL retrieval.
Learn how to use Jina Reranker and Embeddings with Haystack to create your own Jira ticket search engine, streamlining your operations and never again waste time creating duplicate issues.
You can build an article recommendation system with just the Jina Reranker API—no pipeline, no embeddings, no vector search, only reranking. Find out how in 20 lines of code.
Just Rerank It! Jina Reranker and LlamaIndex take your RAG up to the next level.
UPDATE: The pooling method for the Jina AI embeddings has been adjusted to use mean pooling, and the results have been updated accordingly. Notably, the JinaAI-v2-base-en with...
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。