RAG的rerank模型
时间: 2025-02-02 13:57:37 浏览: 165
### RAG 架构中的重排序 (Rerank) 模型
#### 工作原理
在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构中，重排序模型用于优化初始检索阶段获得的文档片段列表。通过评估这些片段与查询之间的相关性，重排序过程能够更精准地筛选出最有可能帮助生成高质量响应的内容[^1]。
具体来说，当用户输入一个问题或提示时，系统首先利用索引数据库执行快速检索操作来获取一批候选文档片段；接着，重排序模块会对这批初步选定的结果集进行二次处理——基于更加复杂的匹配算法计算各条目同原始请求间的相似度得分，并据此调整顺序，使得最终呈现给下游任务使用的资料具备更高的针对性和准确性[^2]。
#### 使用方法
为了实现上述功能，在实际开发过程中可以借助Hugging Face提供的Text Embedding Inherence工具部署专门训练过的重排序模型实例。该流程通常涉及以下几个方面：
- **定义数据管道**：构建连接上游检索组件与当前环节的数据流路径，确保能顺利接收待评分项目作为输入并向后续步骤传递经过重新排列后的输出结果；
- **调优超参设置**：根据实验反馈不断迭代修改影响性能表现的关键因子直至达到满意的效果为止。
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-12-v2")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-12-v2")
def rerank(query, documents):
inputs = tokenizer([query]*len(documents), documents, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
outputs = model(**inputs).logits.flatten().tolist()
ranked_docs = sorted(zip(outputs, documents), reverse=True)
return [doc for score, doc in ranked_docs]
```
此代码展示了如何使用交叉编码器模型来进行简单的重排序任务。这里选择了`ms-marco-MiniLM-L-12-v2`这个针对MARCO数据集微调过的小型BERT变体版本作为例子。
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#### 下载地址
- 提供了Notepad2的下载链接，用户可以通过该链接获取安装包。
#### 文件压缩包内文件名
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### 总结
Notepad2是一款强大的文本编辑器，它继承了传统的记事本程序界面，同时引入了诸多增强功能，如语法高亮、编码格式转换、书签管理、文本操作快捷键、括号高亮匹配等。这使得它在处理代码、标记语言和其他文本文件时具备极大的优势。用户可以通过替换系统默认记事本的方式，将Notepad2融入到操作系统中，充分享受这些高级功能带来的便捷。同时，提供了关闭系统文件保护的方法，以便用户能够顺利完成替换工作。最后，给出了下载地址，方便用户获取软件安装包。
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1