“`html

Jina AI выпустила Jina Reranker v2: многоязычную модель для RAG и поиска с конкурентоспособной производительностью и улучшенной эффективностью

Jina AI выпустила Jina Reranker v2 (jina-reranker-v2-base-multilingual), передовую модель на основе трансформера, настроенную для задач повторного ранжирования текста. Эта модель разработана для значительного улучшения производительности систем информационного поиска путем точного повторного ранжирования документов в соответствии с их релевантностью для заданного запроса. Она работает как модель кросс-кодировщика, принимая запрос и пару документов в качестве входных данных и выдающая оценку релевантности документа для запроса.

Особенности модели Jina Reranker v2

Модель Jina Reranker v2 расширяет функциональность своего предшественника, jina-reranker-v1-base-en, для поддержки нескольких языков. Это особенно ценно в многоязычных средах, где модель может точно обрабатывать и повторно ранжировать документы на разных языках. Модель продемонстрировала конкурентоспособность на различных бенчмарках, включая поиск текста, многоязычные возможности, повторное ранжирование с учетом вызовов функций и текста к SQL, а также задачи поиска кода.

Одной из выдающихся особенностей модели jina-reranker-v2-base-multilingual является ее способность обрабатывать длинные тексты с контекстной длиной до 1024 токенов. Модель использует метод скользящего окна для текстов, превышающих этот предел, чтобы разбить входной текст на более мелкие, управляемые части, которые затем повторно ранжируются отдельно. Этот метод обеспечивает эффективную обработку даже обширных документов без потери контекста.

Модель также включает механизм вспышечного внимания, который значительно повышает ее производительность за счет улучшения скорости и эффективности расчетов внимания. Эта функция полезна для обработки масштабных наборов данных и сложных запросов, что делает модель подходящей для различных приложений в исследовательских и коммерческих средах.

Взаимодействие с моделью

Jina AI предоставляет несколько методов взаимодействия с моделью для удобства использования. Пользователи могут получить доступ к API Jina Reranker, позволяющему интегрировать модель в существующие системы через простой вызов API. Кроме того, разработчики могут использовать библиотеку Transformers для программного взаимодействия с моделью. Это включает установку необходимых библиотек и загрузку модели для задач классификации последовательностей. Модель может использоваться на GPU и CPU, обеспечивая гибкость и доступность для различных вычислительных сред.

Jina AI поддерживает библиотеку Transformers.js, позволяющую разработчикам запускать модель непосредственно в средах JavaScript, таких как в браузере или с помощью Node.js и Deno. Это расширяет потенциальные сценарии использования модели, позволяя ее интегрировать в веб-приложения и другие платформы, управляемые JavaScript.

Оценка производительности

Модель Jina Reranker v2 была протестирована на нескольких бенчмарках для обеспечения высококлассной производительности и релевантности поиска. Метрики, такие как NDCG@10 и MRR@10, использовались для измерения качества ранжирования, производимого моделью, при этом более высокие оценки указывают на лучшие результаты поиска. Производительность модели сравнивалась с другими передовыми моделями повторного ранжирования и последовательно показывала превосходные результаты, особенно в многоязычных контекстах.

Модель также поддерживает функцию rerank(), которая может повторно ранжировать документы на основе запроса путем разбиения длинных документов на части и объединения оценок для получения окончательных результатов повторного ранжирования. Эта высококонфигурируемая функция позволяет пользователям контролировать длину запроса, длину документа и перекрытие между частями для обеспечения наиболее точных прогнозов.

В заключение, выпуск Jina AI модели jina-reranker-v2-base-multilingual является великим достижением в области повторного ранжирования текста. Ее надежная производительность, многоязычные возможности и легкость интеграции делают ее ценной для улучшения систем информационного поиска в различных областях.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Jina AI Releases Jina Reranker v2: A Multilingual Model for RAG and Retrieval with Competitive Performance and Enhanced Efficiency.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

“`