bge-reranker
时间: 2025-01-24 07:49:53 浏览: 92
### BGE-Reranker 使用说明
BGE-Reranker 是一种用于提升检索质量的重排序模型,能够有效提高搜索结果的相关性和准确性。该模型特别适用于大规模文本数据集中的相似度计算和排名优化。
#### 安装与环境准备
为了使用 BGE-Reranker-Large 模型,在对应的代码目录下克隆模型仓库[^2]:
```bash
git clone https://github.com/example/bge-reranker-large.git
cd bge-r requirements.txt
```
#### 启动服务端应用
启动应用程序可以通过运行 `app.py` 文件完成,这会初始化 FastAPI 或 Flask Web 服务器来提供 API 接口访问:
```python
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
#### 示例请求
假设已经成功部署并启动了 web 应用程序,则可以发送 POST 请求来进行查询处理。下面是一个 Python 脚本的例子,展示了如何向本地运行的服务提交待评分文档列表,并获取经过重新排列的结果[^1]:
```python
import requests
from typing import List
def rerank_documents(query: str, documents: List[str]) -> dict:
url = "http://localhost:8000/rerank"
payload = {
'query': query,
'documents': documents
}
response = requests.post(url=url, json=payload).json()
return response['reranked_docs']
```
此函数接受两个参数:一个是用户的查询字符串;另一个是要被评估的相关性的文档数组。返回的是按照相关性得分降序排列后的文档字典对象。
#### 配置选项
对于更复杂的场景,可能需要调整一些配置项以适应特定需求。这些设置通常位于项目的配置文件中(如 `.env`),具体取决于实现方式。常见的可调参数包括但不限于最大输入长度、批处理大小以及 GPU/CPU 的选择等。
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