jina-reranker-v2-base-multilingual

Jina Reranker v2 Base Multilingual — модель ранжирования текста для второго этапа поиска. Передайте запрос и документы или фрагменты-кандидаты; модель оценивает каждую пару «запрос — документ» и возвращает показатель релевантности. Полезный результат — лучше упорядоченный набор кандидатов для поиска или процесса генерации с дополнением поиском. Модель не пишет ответ на запрос и не создаёт эмбеддинги документов.

Подготовьте запрос и фрагменты-кандидаты

Сформулируйте запрос так, чтобы он выражал информационную потребность. Затем передайте тексты, найденные предыдущим этапом поиска. Сохраняйте стабильный идентификатор рядом с каждым кандидатом, чтобы оценку релевантности можно было связать с исходным документом, разделом или записью.

Для поиска в поддержке используйте реальный вопрос и выдержки-кандидаты с нужной процедурой. Запрос о сбросе конкретного устройства следует сопоставлять с фрагментами, сохраняющими название устройства, версию и условия сброса. Фрагмент, лишь упоминающий устройство, может быть менее полезен, чем объясняющий запрошенную операцию. Передавайте содержимое, нужное модели для сравнения, а не только заголовок документа.

Используйте связные фрагменты. Заголовок таблицы, определение или исключение могут менять отношение абзаца к запросу, поэтому не удаляйте их лишь ради одинаковой краткости кандидатов. Модель переранжирования оценивает переданных кандидатов; она не может восстановить подходящий документ, пропущенный предыдущим этапом поиска.

Оценка пар «запрос — документ»

Это кросс-энкодер: запрос и текст кандидата обрабатываются вместе. Интерфейс прямой оценки возвращает число с плавающей точкой для каждой соответствующей пары. Более высокие оценки означают большую релевантность в данном сравнении. Оценка служит сигналом ранжирования, а не сгенерированным объяснением или доказательством истинности документа.

Разработчик также предоставляет вспомогательную функцию переранжирования, возвращающую упорядоченные документы с оценками. Параметр числа лучших результатов выбирает, сколько ранжированных кандидатов сохранить. Передавайте их идентификаторы и тексты на следующий этап. Для ответов на вопросы следующей модели по-прежнему нужны запрос и выбранные свидетельства; сам ранжированный список ещё не является ответом на вопрос.

При сравнении изменений поиска сохраняйте запрос и критерии оценки неизменными. Проверяйте, действительно ли поднятые вверх фрагменты содержат запрошенную информацию. Задавайте порог фильтрации по примерам собственной коллекции, не считая оценку релевантности универсальной мерой правильности ответа.

Окно модели и длинные документы

Модель поддерживает контекст до 1 024 токенов. Документированная вспомогательная функция rerank() обрабатывает длинные документы скользящим окном, отдельно оценивает части и объединяет их в результаты уровня документа. Разбиение — поведение этой функции; его не следует путать с единичным входом модели с неограниченным контекстом.

Функция предоставляет параметры длины запроса, длины фрагмента и перекрытия. Документированное перекрытие по умолчанию — 80. Опубликованный пример использования задаёт максимальную длину запроса 512 и длину фрагмента 1 024; это пример настроек функции, а не обещание, что каждый вызывающий клиент или маршрут использует их.

Для длинного руководства сохраняйте достаточно соседнего текста, чтобы инструкция и её условия оставались вместе. При оценке результата изучайте нужную часть высокоранжированного документа, не предполагая, что каждый раздел одинаково хорошо отвечает на запрос.

Многоязычный и специализированный поиск текста

Модель v2 многоязычная. Примеры разработчика ранжируют английские запросы относительно английских, немецких, испанских, китайских и японских фрагментов. Это позволяет работать с коллекцией на нескольких языках без предварительного перевода каждого кандидата на язык запроса.

Документированные задачи также включают поиск кода и ранжирование текстовых представлений, связанных с функциями или SQL. Это по-прежнему задачи ранжирования релевантности: модель оценивает переданный текст. Она не выполняет функцию, не запускает SQL и не выдаёт результат инструмента лишь потому, что такие кандидаты присутствуют в поисковом наборе.

Редакция и практические ограничения

Отличайте этот вариант v2 Base Multilingual от более раннего англоязычного реранкера Jina, Jina Reranker v3 и мультимодальных вариантов переранжирования. Это разные модели с разными задачами и характеристиками входа. Вход этого варианта — пары запроса и текста; изображениям или видео нужны собственное подходящее представление либо модель.

Эталонная реализация разработчика поддерживает прямые оценки и вспомогательную функцию ранжирования документов с необязательным ускоренным вниманием. Эти варианты реализации влияют на подготовку и обработку входа, но не устанавливают одинаковые элементы управления во всех интеграциях.

Используйте ранжированный вывод для многоязычного поиска, баз знаний поддержки, получения документов и выбора свидетельств перед генерацией. Проверяйте лучшие фрагменты, сохраняйте исходное соответствие кандидатов и отличайте релевантность от фактической достоверности. Полезный результат поиска выдвигает подходящие переданные свидетельства вперёд, оставляя следующую задачу — ответ, изложение или решение — соответствующему процессу.