bge-reranker-v2-m3工作原理
时间: 2025-04-27 12:19:28 浏览: 136
### bge-reranker-v2-m3工作原理
#### 模型架构概述
bge-reranker-v2-m3 是由BAAI开发的一个用于重排序任务的深度学习模型。该模型基于Transformer架构,旨在改进检索系统的性能,在初步检索到候选文档列表之后进一步优化这些文档的相关性顺序[^1]。
#### 输入处理流程
对于输入查询query以及一系列待评估的文档document pairs,模型会先将其转换成token序列,并通过嵌入层(embedding layer)映射至高维空间中的向量表示形式。此过程不仅考虑单个词的意义,还捕捉到了词语间的相对位置关系及其上下文环境的影响[^4]。
#### 编码机制
采用多头自注意力机制(multi-head self-attention),使得每一部分的信息都能够与其他任意部分建立联系,从而更好地理解整个句子甚至篇章级别的语义结构。这种设计允许网络更有效地提取特征并构建复杂的依赖模式[^2]。
#### 输出预测逻辑
经过编码器层层传递后得到最终状态表示,再经全连接层(linear layer)变换输出每个文档相对于给定查询的重要性得分(score)。这些分数反映了各个选项与询问之间的匹配程度;随后按照分值高低重新排列候选项,提供更加精准的结果展示给用户[^3]。
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/bge-reranker-v2-m3")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("BAAI/bge-reranker-v2-m3")
def rerank(query, documents):
inputs = tokenizer([f"{query} [SEP] {doc}" for doc in 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]
# Example usage
query = "example query"
documents = ["first document content", "second document content"]
print(rerank(query, documents))
```
阅读全文
相关推荐


















