博查新发布的语义重新排名模型 – Bocha Semantic Re-ranking Model

Bocha语义重排器是何物

博查AI研发的语义重排模型——Bocha Semantic Reranker能够增强搜索及RAG应用程序中结果的相关性精度。该模型通过深入分析文本内容的意义，对初步排序后的信息进行再优化处理，评估用户查询与文档间的深层次语义吻合度，并据此提供新的排名评分，从而显著提升用户的检索体验。对于RAG应用而言，Bocha Semantic Reranker确保找到的资料能更好地贴合用户的询问意图，进而提高整个问答系统的性能表现。

Bocha语义重排器的核心作用

• 评估词语间的关联度分析查询指令和文本资料间的含义关联度，以确定该文本能否准确回应用户的需求或是与其搜索目的紧密吻合。
• 双重排序经过初始的BM25排名或RRF排名处理后，利用语义数据再次调整文档顺序，以提升搜索效果的质量。
• 重新排列评分分布给每一个文档设定一个介于0和1之间的重排序得分（rerankScore），该得分值越大，表明文档与搜索查询在语义上的关联度越紧密。
• 提升搜索效果通过优化语义排序来提升用户搜索的质量，在处理复杂查询及RAG应用场景时尤为关键，以保证找到的相关文档紧密贴合用户的搜素目的。
• 提供多种模型的支持本服务提供了多种语义重排模型选项，当前兼容的型号包括 bocha-semantic-reranker-cn、bocha-semantic-reranker-en 和 gte-rerank，这些模型适用于各种语言环境与使用场景。

Bocha 语义重排器的工作机制

• 自然语言处理和深度学习技术Bocha 意图重排器运用深度学习与自然语言处理方法，深入解析用户查询背后的实际目的及文档中的隐含意义。
• 变换器结构该模型采用Transformer结构，能够识别长期的依赖性和复杂的意义信息。
• 语义映射把查询词与文档资料转化为高维空间里的向量形式（即语义嵌入），并通过测量这些向量间的接近程度来判断它们的语义关联性。
• 排列方法利用高级的排序技术，按照文本间语义接近程度得分来排列文件顺序，以保证相关性最高的文件位于前列。
• 调整参数设置通过优化以达到类似大型模型（例如拥有280M或560M参数规模）的表现水平，同时确保更快速的推理能力和更为经济的成本效益。

Bocha语义重排器的项目位置

• 官方网站ของโครงการ访问网站 bochaai.com/open 获取更多信息。

Bocha语义重排器的使用情境

• 网站搜索排名提升提升搜索结果与用户查询的匹配度和精准性，使用户能够迅速获取所需的信息。
• 问答系统（Q&A Systems）在问答系统的框架内，通过对找到的答案实施语义层面的排序处理，以保障所给出的回答能最大限度地贴合提问内容。
• 建议系统于内容推送体系内，依据用户的过往举动与兴趣倾向，实现更加精确的定制化建议展示。
• 智能化客户服务平台提升智能客服系统对客户需求的识别精度，确保能够更加精确地把握用户提出的问题，并给出恰当的解决策略。
• 对内容的解析与重构在处理文档的内容分析与审查时，需执行语义解析以甄别重要数据或潜在敏感信息。