Rankers (排序器)
排序器是一组根据给定标准对文档进行排序的组件。其目标是改进您的文档检索结果。
| 排序器 (Ranker) | 描述 |
|---|---|
| AmazonBedrockRanker | 使用 Amazon Bedrock 模型根据文档与查询的相似性对文档进行排序。 |
| CohereRanker | 使用 Cohere rerank 模型根据文档与查询的相似性对文档进行排序。 |
| FastembedRanker | 使用 FastEmbed 支持的 cross-encoder 模型根据文档与查询的相似性对文档进行排序。 |
| HuggingFaceTEIRanker | 使用 Text Embeddings Inference (TEI) API 端点根据文档与查询的相似性对文档进行排序。 |
| JinaRanker | 使用 Jina AI 模型根据文档与查询的相似性对文档进行排序。 |
| LostInTheMiddleRanker | 根据 研究论文，将最相关的文档放在结果列表的开头和结尾，将最不相关的文档放在中间。 |
| MetaFieldRanker | 一个轻量级的排序器，根据特定的元数据字段值对文档进行排序。 |
| MetaFieldGroupingRanker | 通过根据元数据键对文档进行分组来重新排序文档。 |
| NvidiaRanker | 使用来自 NVIDIA NIMs 的大型语言模型对文档进行排序。 |
| TransformersSimilarityRanker | SentenceTransformersSimilarityRanker 的旧版本。 |
| SentenceTransformersDiversityRanker | 基于 Sentence Transformers 的多样性排序器。 |
| SentenceTransformersSimilarityRanker | 一种基于模型的排序器，根据文档与查询的相关性对文档进行排序。它使用 cross-encoder 模型生成查询和文档嵌入。然后，它比较查询嵌入与文档嵌入的相似性，生成一个排名，其中最相似的文档排在最前面。 这是一个强大的排序器，可以考虑词序和语法。您可以使用它来改进由较弱的检索器执行的初始排名，但它的计算成本也比不使用模型的排序器要高。 |
更新于 5 个月前
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