Reranking
Optimisation de la pertinence des résultats de recherche via cross-encoders.
BGE Reranker Base de BAAI, un encodeur croisé de 110 millions de paramètres pour le reclassement des résultats de récupération. Améliore considérablement la précision du pipeline RAG en notant directement les paires de pertinence requête-document.
You can test this model with curl like this: curl http://localhost:8080/v1/rerank \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "jina-reranker-v1-base-en", "query": "Organic skincare products for sensitive skin", "documents": [ "Eco-friendly kitchenware for modern homes", "Biodegradable cleaning supplies for eco-conscious consumers", "Organic cotton baby clothes for sensitive skin", "Natural organic skincare range for sensitive skin", "Tech gadgets for smart homes: 2024 edition", "Sustainable gardening tools and compost solutions", "Sensitive skin-friendly facial cleansers and toners", "Organic food wraps and storage solutions", "All-natural pet food for dogs with allergies", "Yoga mats made from recycled materials" ], "top_n": 3 }'
Le petit reclasseur anglais de 33 millions de paramètres de Jina AI optimisé pour la vitesse et l'efficacité du processeur. Un encodeur croisé très rapide pour le reclassement qui sacrifie une certaine précision pour une surcharge de calcul minimale.
BGE Reranker Large de BAAI, un encodeur croisé de haute précision de 335 millions de paramètres pour le reclassement de l'anglais. Fournit un score de pertinence de requête-document de premier niveau pour les pipelines de récupération exigeants.
BGE Reranker v2-Gemma de BAAI, construit sur un squelette Gemma-2B pour une précision de reclassement de pointe. Surclasse considérablement les petits rerankers sur des tâches de pertinence complexes au prix d'une VRAM plus élevée.
BGE Reranker v2-M3 de BAAI, un encodeur croisé multilingue de 570 millions de paramètres construit sur bge-m3. Forte qualité de reclassement dans plus de 100 langues, adaptée aux RAG et aux pipelines de recherche multilingues.
Le reranker multilingue v2 de 278 millions de paramètres de Jina AI prend en charge plus de 100 langues. Scoring multi-encodeur de haute qualité avec de solides performances de récupération multilingue et une prise en charge de contexte long (8 192 jetons).