Reranker 模型

什麼是 Reranker？

Reranker 是一種用於排序任務的模型或系統，通常在信息檢索、推薦系統或自然語言處理（NLP）中使用。其主要目的是在一組候選結果中重新排序，以便返回最相關或最合適的選項。

Reranker 的運作方式

通常，當一個搜索引擎或推薦系統返回一系列候選項（例如搜索結果、推薦商品或文章），已經根據某些初步的排序標準進行了排序。這些初步排序可能基於簡單的匹配或基本的相關性指標。然而，這樣的排序並未完全考慮所有的細節或更深層次的語義關係，可能導致不完全符合用戶需求的結果。

例如，假設你在網路上搜尋“最好吃的披薩店”，搜尋引擎會根據一些基本標準給你返回很多結果，比如餐廳的名稱、評分、地址等。這些結果可能已經根據關鍵字或簡單的匹配進行排序了，但它們不一定完全符合你的需求。

這時 Reranker 會進一步幫助你“優化排序”，會根據更多的細節來檢查這些結果，可能會考慮你過去的搜尋習慣、其他人對該餐廳的評價，或者餐廳的最新狀況等，從而重新排列結果，最後挑出最相關的餐廳，讓你能夠更快找到最佳選擇。以這個範例而言，Reranker 的運作流程如下：

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初步排序：使用簡單的排序模型（如基於關鍵字匹配、TF-IDF 或其他特徵）對候選項進行初步排序

搜尋：「最好吃的披薩店」，搜尋引擎返回了一堆餐廳的列表

2

候選結果篩選：根據更多特徵（如上下文理解、語義關聯、用戶行為等）來細化排序，重新對候選項進行評分

再仔細看看這些餐廳，考慮是否有餐廳在你常去的區域，或是否有其他用戶的高評價，或餐廳提供的優惠等等

3

最終排序：基於其評分結果返回最相關或最合適的結果

Reranker 會將最符合你需求的餐廳排在最前面，讓你更容易找到最適合的選擇

MaiAgent 提供的 Reranker 模型

Cohere Rerank v3.5 的特色

Cohere Rerank v3.5 是 Cohere 提供的一款 重新排序（reranking） 模型，專門用來優化搜尋結果或候選答案的排序，能在候選結果中進行精細排序，根據更深層次的語義理解與上下文來選擇最相關的結果，從而提升最終的品質。