Um reclassificador recebe uma query e muitos documentos e retorna uma lista classificada de relevância entre a query e os documentos. Os documentos geralmente são os resultados provisórios de um sistema de recuperação baseado em incorporação, e o reclassificador refina as classificações desses documentos candidatos e fornece pontuações de relevância mais precisas.
Ao contrário dos modelos de incorporação que codificam queries e documentos separadamente, os rerankers são codificadores cruzados que processam em conjunto um par de query e documento, permitindo uma previsão de relevância mais precisa. Aplique um reclassificador nos principais candidatos recuperados com pesquisa baseada em incorporação ou com algoritmos de pesquisa lexical, como BM25 e TF-IDF.
Modelos disponíveis
Modelo | Comprimento do contexto | Descrição |
|---|---|---|
| 32,000 | A mais alta precisão. Recomendado para a maioria dos aplicativos. Para saber mais, consulte a publicação no blog. |
| 32,000 | Modelo rápido e econômico otimizado para aplicativos sensíveis à latência. Para saber mais, consulte a publicação no blog. |
Nossos modelos mais recentes têm desempenho melhor do que os modelos legado em todos os aspectos, como qualidade, duração do contexto, latência e taxa de transferência.
Modelo | Comprimento do contexto | Descrição |
|---|---|---|
| 16,000 tokens | Nosso reclassificador de segunda geração generalista otimizado para qualidade com suporte multilíngue. Para saber mais, consulte a publicação no blog. |
| 8,000 tokens | Nosso reclassificador de segunda geração generalista otimizado para latência e qualidade com suporte multilíngue. Para saber mais, consulte a publicação no blog. |
Tutorials
Para tutoriais sobre o uso de reclassificadores, consulte os seguintes recursos: