Cómo funciona bge-reranker-v2-m3?
Preguntas frecuentes sobre bge-reranker-v2-m3
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un reranker: recibe una consulta de búsqueda y una lista de documentos, luego reevalúa su relevancia y devuelve puntuaciones para reordenarlos. Es adecuado como segunda etapa en RAG y búsqueda semántica después de la recuperación desde una base de datos vectorial como Qdrant o pgvector.
El modelo no escribe texto: en la salida obtienes puntuaciones numéricas de relevancia para los pares consulta-documento enviados. No planifiques la longitud de generación, sino el volumen de entrada: el contexto es de 4095 tokens, es decir, la consulta junto con el fragmento del documento debe caber en él.
No se indica un modo de razonamiento separado en nuestros datos, y para un reranker no es necesario: el modelo compara la consulta con el documento en una sola pasada y proporciona una puntuación. Si necesitas cadenas de razonamiento, conecta un modelo de texto en BotHub; la API sigue siendo la misma.
La llamada a funciones (function calling) no está marcada en nuestros datos. Sin embargo, la respuesta del reranker es legible por máquina por sí misma: obtienes puntuaciones de relevancia para cada documento y las analizas fácilmente en tu código para reordenar los resultados de búsqueda antes de pasarlos al modelo generativo.
La recepción de otras modalidades no está marcada en nuestros datos; trabaja con pares de texto consulta-documento. Si necesitas imágenes, audio o video en el pipeline, cambia a un modelo adecuado en BotHub: la API única compatible con OpenAI permite hacerlo sin reescribir la integración.
La familia M3 de BAAI fue diseñada originalmente como multilingüe, por lo que el reranker también se aplica a colecciones en ruso. La calidad depende de tus datos, así que mide las métricas de clasificación en tu propia muestra; a través de BotHub esto está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera.