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与 embedding 模型不同，reranker 或 cross-encoder 使用 question 和 document 作为输入，直接输出相似性而不是 embedding。 为了平衡准确性和时间成本，cross-encoder 被广泛用于对其他简单模型检索到的前 k 个文档进行重新排序。 例如，使用 bge 嵌入模…
前言BGE-重新排名器
与 embedding 模型不同，reranker 或 cross-encoder 使用 question 和 document 作为输入，直接输出相似性而不是 embedding。 为了平衡准确性和时间成本，cross-encoder 被广泛用于对其他简单模型检索到的前 k 个文档进行重新排序。 例如，使用 bge 嵌入模型首先检索前 100 个相关文档，然后使用 bge reranker 对前 100 个文档进行重新排序，以获得最终的前 3 个结果。
前提要求
Linux安装 docker docker-compose参考
