BGERerankFunction

BGERerankFunction は milvus_model のクラスで、query と document を入力として受け取り、embeddings ではなく類似度スコアを直接返します。この機能は基盤となる BGE reranking モデルを使用します。

python
pymilvus.model.reranker.BGERerankFunction

Constructor

一般的なユースケース向けの BGERerankFunction を構築します。

python
BGERerankFunction(
    model_name: str = "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
    use_fp16: bool = True,
    batch_size: int = 32,
    normalize: bool = True,
    device: Optional[str] = None,
)

PARAMETERS:

model_name (string) -

使用するモデルの名前。利用可能な任意の BGE reranker モデル名を指定できます。たとえば、BAAI/bge-reranker-base、BAAI/bge-reranker-large などです。このパラメータを指定しない場合は、BAAI/bge-reranker-v2-m3 が使用されます。利用可能なモデルの一覧については、Model List を参照してください。
use_fp16 (bool) -

16-bit 浮動小数点精度（fp16）を使用するかどうか。device が cpu の場合、この値は false です。
batch_size (int) -

計算に使用される batch size。
normalize (bool)

reranking スコアを正規化するかどうか。
device (string) -

オプション。モデルの実行に使用するデバイス。指定しない場合、モデルは CPU 上で実行されます。CPU には cpu、n 番目の GPU デバイスには cuda:n を指定できます。

Examples

python
from pymilvus.model.reranker import BGERerankFunction

# Define the rerank function
bge_rf = BGERerankFunction(
    model_name="BAAI/bge-reranker-v2-m3",  # Specify the model name. Defaults to `BAAI/bge-reranker-v2-m3`.
    device="cpu" # Specify the device to use, e.g., 'cpu' or 'cuda:0'
)

Constructor​

Examples​

Constructor

Examples