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专业级语义搜索优化：利用CohereAI、BGERe-Ranker及JinaReranker实现精准结果重排1.简介1.1RAG在说重排工具之前，我们要先了解一下RAG。检索增强生成（RAG）是一种新兴的AI技术栈，通过为大型语言模型（LLM）提供额外的“最新知识”来增强其能力。基本的RAG应用包括四个关

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使用Infinity部署Embedding和Reranking模型说明：首次发表日期：2024-08-06InfinityGithub仓库：https://github.com/michaelfeil/infinityInfinity官方文档：https://michaelfeil.github.io/infinity/下载权重pipinstall-U"huggingface_hub[cli]"exportHF_ENDPOINT=ht

先聊聊出处。M3E是MokaMassiveMixedEmbedding的缩写，Moka，此模型由MokaAI训练，开源和评测，训练脚本使用uniem，评测BenchMark使用MTEB-zhMassive，此模型通过千万级(2200w+)的中文句对数据集进行训练Mixed，此模型支持中英双语的同质文本相似度计算，异质文本检索等功

BGE-M3是第一个具有多功能、多语言和多粒度特性的文本检索模型。多功能:可以同时执行三种检索功能：单向量检索、多向量检索和稀疏检索。多语言:支持100多种工作语言。多粒度:它能够处理不同粒度的输入，从短句子到长达8192个词汇的长文档。为了构建RAG应用，我们需要用到向量数

本项目基于DataWhaleChina的self-llm教程与llm-universe及Langchain官方文档等资料开发，旨在实现全部本地化的RAG应用。本项目使用AutoDL的云服务器进行开发。在 AutoDL 平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.

本文对在算力云平台为基础搭建本地的embedding大模型bge-m3中遇到的问题做的一个汇总https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/GLM-4/01-GLM-4-9B-chat%20FastApi%20%E9%83%A8%E7%BD%B2%E8%B0%83%E7%94%A8.md上面是在算力云平台从零开始搭建清华GLM-4-9B-chat大

本文基于https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/GLM-4/02-GLM-4-9B-chat%20langchain%20%E6%8E%A5%E5%85%A5.md提供的教程。由于使用本地部署的大模型，在继承LangChain中的LLM类时需要重写几个函数。但是在具体测试的时候出现了以下的错误/root/miniconda3/lib