博查推出的語義排序模型

產品名稱：Bocha Semantic Reranker
產品簡介：Bocha Semantic Reranker是博查AI推出的語義排序模型，能提升搜索應用和RAG應用中的搜索結果準確性。Bocha Semantic Reranker模型基于文本語義，對初步排序的搜索結果進行二次優化，用評估查詢語句與文檔內容的深層語義匹配，給出排序得分，改善用戶搜索體驗。
詳細介紹：

Bocha Semantic Reranker是什么

Bocha Semantic Reranker是博查AI推出的語義排序模型，能提升搜索應用和RAG應用中的搜索結果準確性。Bocha Semantic Reranker模型基于文本語義，對初步排序的搜索結果進行二次優化，用評估查詢語句與文檔內容的深層語義匹配，給出排序得分，改善用戶搜索體驗。Bocha Semantic Reranker適用于RAG應用，確保檢索文檔與查詢意圖高度匹配，提高問答系統的整體效果。

Bocha Semantic Reranker的主要功能

• 語義相關性評估：評估查詢語句與文檔內容之間的語義相關性，判斷文檔是否能有效回答用戶的查詢或與查詢意圖高度匹配。
• 二次排序：在初步的BM25排序或RRF排序之后，用語義信息對文檔進行二次排序，優化搜索結果。
• Rerank Score分配：為每個文檔分配一個0到1之間的rerankScore，分數越高，表示文檔與查詢的語義相關性越強。
• 改善搜索體驗：基于語義排序改善用戶的搜索體驗，特別是在復雜的查詢和RAG應用中，確保檢索到的文檔與查詢意圖高度匹配。
• 支持多種模型：提供不同的語義排序模型，目前已支持 bocha-semantic-reranker-cn、bocha-semantic-reranker-en、gte-rerank 3種模型，適應不同的語言和應用場景。

Bocha Semantic Reranker的技術原理

• 深度學習與自然語言處理：Bocha Semantic Reranker用深度學習技術和自然語言處理技術，理解查詢的真實意圖和文檔內容的深層語義。
• Transformer架構：模型基于Transformer架構，捕捉長距離依賴關系和復雜的語義信息。
• 語義嵌入：將查詢語句和文檔內容轉換成高維空間中的向量（語義嵌入），基于計算向量之間的相似度評估語義相關性。
• 排序算法：基于先進的排序算法，根據語義嵌入的相似度分數對文檔進行排序，確保最相關的文檔排在最前面。
• 參數優化：基于優化實現接近更大模型（如280M、560M參數）的效果，同時保持更快的推理速度和更低的成本。

Bocha Semantic Reranker的項目地址

• 項目官網：open.bochaai.com

Bocha Semantic Reranker的應用場景

• 搜索引擎優化：提高搜索引擎結果的相關性和準確性，讓用戶更快地找到所需信息。
• 問答系統（QA Systems）：在問答系統中，對檢索到的答案進行語義排序，確保提供的答案與問題高度相關。
• 推薦系統：在內容推薦系統中，根據用戶的歷史行為和偏好，提供更精準的個性化內容推薦。
• 智能客服：改善智能客服系統的理解能力，更準確地理解客戶的問題，提供合適的解決方案。
• 內容分析：在內容分析和內容審核中，對大量文檔進行語義分析，識別關鍵信息或敏感內容。