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ランク :

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す。リランカー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 VM25 や TF-IDF などの語彙検索アルゴリズムで取得された上位候補にリランカーを適用します。

モデル
コンテキストの長さ
説明

rerank-2.5

32,000

rerank-2.5-lite

32,000

レイテンシの影響を受けやすいアプリケーション向けに最適化された、高速でコスト効果の高いモデル。

詳しくは、 ブログ記事 を参照してください。

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。

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マルチモーダル埋め込み

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