Modelele de Reranking (precum Cohere Rerank sau FlashRank local) analizează perechile (întrebare, fragment) printr-o rețea Cross-Encoder, recalibrând scorurile de relevanță mult mai precis decât similaritatea simplă de embeddings.
from langchain_cohere import CohereRerank
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
reranker = CohereRerank(model="rerank-v3.5", top_n=4)
rerank_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=reranker,
base_retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 20})
)Calitate superioară: Ia primele 20 de fragmente candidate și le plasează în top pe cele mai fidele 4 înainte de generare.
Întrebări & Exemple practice:
CohereRerank și FlashrankRerank: Reordonarea Rezultatelor de Căutare RAGAi o întrebare despre CohereRerank și FlashrankRerank: Reordonarea Rezultatelor de Căutare RAG sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.