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本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法:基于重排模型和基于LLM。文章指出,重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程,类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中,精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后,文章得出结论:使用重排模型的方法轻量级、开销较小;而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好,但成本较高,且只有在使用ChatGPT
更新时间:2024-06-16 10:28:58

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法:基于重排模型和基于LLM。文章指出,重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程,类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中,精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后,文章得出结论:使用重排模型的方法轻量级、开销较小;而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好,但成本较高,且只有在使用ChatGPT
更新时间:2024-06-16 10:09:32

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法:基于重排模型和基于LLM。文章指出,重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程,类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中,精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后,文章得出结论:使用重排模型的方法轻量级、开销较小;而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好,但成本较高,且只有在使用ChatGPT
更新时间:2024-06-16 10:02:44

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法:基于重排模型和基于LLM。文章指出,重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程,类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中,精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后,文章得出结论:使用重排模型的方法轻量级、开销较小;而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好,但成本较高,且只有在使用ChatGPT
更新时间:2024-06-16 09:59:25

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更新时间:2024-06-16 09:57:08

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更新时间:2024-06-16 09:44:38

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法:基于重排模型和基于LLM。文章指出,重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程,类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中,精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后,文章得出结论:使用重排模型的方法轻量级、开销较小;而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好,但成本较高,且只有在使用ChatGPT
更新时间:2024-06-16 09:40:27

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法:基于重排模型和基于LLM。文章指出,重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程,类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中,精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后,文章得出结论:使用重排模型的方法轻量级、开销较小;而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好,但成本较高,且只有在使用ChatGPT
更新时间:2024-06-16 09:37:10

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法:基于重排模型和基于LLM。文章指出,重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程,类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中,精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后,文章得出结论:使用重排模型的方法轻量级、开销较小;而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好,但成本较高,且只有在使用ChatGPT
更新时间:2024-06-16 09:32:59