Como funciona Rerank 2.5 Lite?
Rerank 2.5 Lite é um reranker leve da Cohere que reclassifica fragmentos encontrados por relevância à consulta. Segundo o fornecedor, oferece um aumento de 7,16% na precisão de busca em relação ao Cohere Rerank v3.5 em 93 conjuntos de dados, superando a versão anterior e mantendo uma resposta rápida. No BotHub, a conexão é feita sem VPN ou cartões estrangeiros, com pagamento em rublos. Com mais de 250 modelos disponíveis e uma API compatível com OpenAI, é fácil integrar este reranker. Cenários: enriquecimento de pipelines RAG com uma segunda etapa de classificação, busca em bases de conhecimento e documentação, busca em tickets de suporte e refinamento de resultados em chatbots e agentes.Perguntas frequentes sobre Rerank 2.5 Lite
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um reclassificador: ele recebe uma consulta e um conjunto de fragmentos encontrados, atribuindo uma pontuação de relevância a cada um para que os mais adequados fiquem no topo. Útil em buscas em bases de conhecimento, sistemas RAG e seleção de documentos onde é importante ordenar melhor o que já foi encontrado. Contexto de até 32.000 tokens.
O modelo não escreve texto próprio: sua resposta consiste em pontuações de relevância para os fragmentos fornecidos, não em um texto coerente. Portanto, a pergunta 'quanto texto por resposta' não se aplica. Ele aceita uma consulta e documentos com um volume total de até 32.000 tokens.
Não há indicações em nossos dados sobre raciocínio antes da resposta. Por sua natureza, um reclassificador não faz isso: ele compara a consulta com os fragmentos e fornece uma pontuação imediatamente. Se a tarefa exigir argumentação passo a passo, utilize um modelo de chat separado através da mesma interface.
Não há confirmação em nossos dados: não há marcações para chamada de funções ou saída JSON estruturada para este modelo. Na prática, o reclassificador retorna uma lista de fragmentos com pontuações, e você define o formato e a integração do seu lado via API.
Em nossos dados, não há indicação de suporte para imagens, áudio ou vídeo: o modelo trabalha com texto — consulta e fragmentos de documentos. Se precisar processar imagens ou som, confira os modelos multimodais no catálogo do BotHub; a troca leva apenas alguns cliques.
Não há uma marcação específica sobre a qualidade do trabalho com o idioma russo em nossos dados, por isso não podemos prometer nada antecipadamente. Tais modelos geralmente são treinados em dados multilíngues, mas é melhor testar com suas consultas e documentos. O acesso ao modelo é feito sem VPN ou cartão estrangeiro.