mxbai-rerank-large-v1

基于Transformers的文本智能重排序模型

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mxbai-rerank-large-v1基于Transformers架构设计的文本重排序开源模型。通过对搜索结果进行智能重排序，改善检索系统的准确率。该模型支持跨语言处理，广泛应用于搜索引擎和问答系统，部署简单且性能稳定。

mxbai-rerank-base-v1 - 跨语言重排序模型提升搜索结果相关性

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mxbai-rerank-base-v1是一个基于transformers库开发的跨语言重排序模型。该模型支持多语言处理，可在transformers.js中使用，有助于提升搜索结果的相关性。模型采用Apache-2.0开源协议发布，适用于搜索引擎、推荐系统和问答系统等场景，能够优化排序结果。

mxbai-rerank-xsmall-v1 - 轻量级多语言搜索重排序模型

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mxbai-rerank-xsmall-v1是一个轻量级多语言搜索重排序模型（reranker）。该模型基于transformers.js实现，可在浏览器中运行，支持多种语言。它在保持小巧的同时，能有效提升搜索结果相关性。这个开源项目适用于需要快速、精准重排序的应用场景，为开发者提供了灵活的定制和集成选项。

bge-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型

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BGE-Reranker-Large是一款开源的多语言文档重排序模型,支持中英文处理。该模型可对检索结果进行精确重排,有效提升检索质量。采用交叉编码器架构,在准确度和效率间实现平衡。使用简便,无需额外指令即可计算相似度,适用于多种检索增强场景。

bce-reranker-base_v1 - 改进多语言文本排序的跨语种嵌入模型

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BCEmbedding 提供双语和跨语种文本排序功能，适合多领域应用，如教育、法律、金融等领域。其 RerankerModel 通过相关性分数评价，提高搜索结果的质量，支持中文、英文、日文和韩文，深入捕获查询与文本之间的语义关系，是 Youdao 产品中的核心技术。

jina-reranker-v2-base-multilingual - 高性能多语言文本重排序模型优化信息检索效果

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jina-reranker-v2-base-multilingual是一款优化文本重排序的多语言transformer模型。它支持多语言查询-文档对处理、长文本输入和闪存注意力机制，在文本检索、多语言处理、函数调用和SQL重排序等基准测试中表现卓越。该模型能显著提升信息检索系统的性能和准确度。

bge-reranker-base - 高性能中英文文本重排序模型

BGEFlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目文本嵌入检索模型模型微调

bge-reranker-base是一款基于交叉编码器的中英文文本重排序模型。该模型能对搜索引擎返回的候选文档进行精准重排,有效提升检索质量。在多个重排序任务中表现出色,适用于优化各类信息检索和问答系统的结果。

jina-reranker-v1-tiny-en - 快速文本重排序解决方案，支持最长8192个token处理

ALiBiGithubHuggingfaceJina AIreranker开源项目文本分类模型知识蒸馏

jina-reranker-v1-tiny-en在JinaBERT模型基础上通过知识蒸馏技术实现高效文本重排序，支持最长8192个token的处理，适用于高速度需求场景，并确保结果的准确性。提供多种接入方式，包括Jina AI Reranker API、sentence-transformers库及transformers.js等。该模型表现优异，确保搜索结果的相关性和准确性。

bge-reranker-v2-m3 - 多语言重排模型优化检索性能

FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言开源项目文本分类模型语义相关性重排序模型

bge-reranker-v2-m3是基于bge-m3开发的轻量级多语言重排模型。该模型部署简单,推理迅速,支持多语言处理。它能直接输出查询与文档的相关性分数,适用于多种检索场景。在BEIR、CMTEB等评测中表现出色,可有效提升检索系统效果。模型提供多个版本,可根据需求选择。

gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型，提升信息检索性能

GithubHuggingfacegte-multilingual-reranker-base多语言处理开源项目文本嵌入模型阿里巴巴云高性能

gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型，适用于多语言信息检索。其采用编码器架构，在推理速度和硬件需求上均有显著优势，支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得，实验结果获得优秀评价，详见相关论文。

ko-reranker - 基于Amazon SageMaker的韩语文本重排序模型优化指南

Amazon SageMakerGithubHuggingfaceReranker开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理

ko-reranker是一个基于BAAI/bge-reranker-large的韩语文本重排序模型，通过直接输出相似度分数优化搜索和问答系统性能。该模型在Amazon SageMaker上使用翻译后的MS MARCO数据集进行微调，在评估指标上优于未经重排序的基线。项目提供了使用Transformers和SageMaker部署模型的指南，适用于需要提高韩语文本检索准确性的应用场景。

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