リランク はクエリと多数のドキュメントを受け取り、クエリとドキュメント間の関連性のランク付けされたリストを返します。ドキュメントは、多くの場合、埋め込みベースの検索システムからの予備結果であり、リランク付けはこれらの候補ドキュメントのランクを調整し、より正確な関連性スコアを提供します。
クエリとドキュメントを個別にエンコードする埋め込みモデルとは異なり、Reranker はクエリとドキュメント のペアを連携して処理するクロスエンコードであり、より正確な関連性予測を可能にします。埋め込みベースの検索または BM25 や TF-IDF などの語彙検索アルゴリズムで検索された上位候補にリランカーを適用します。
利用可能なモデル
Tutorials
リランクの使用に関するチュートリアルについては、次のリソースを参照してください。