CrossEncoderRerankFunction

CrossEncoderRerankFunction は milvus_model のクラスで、クエリとドキュメントを入力として受け取り、embedding 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 Cross-Encoder reranking モデルを使用します。

python
pymilvus.model.reranker.CrossEncoderRerankFunction

Constructor

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

python
CrossEncoderRerankFunction(
    model_name: str = "",
    device: str = "",
    batch_size: int = 32,
    activation_fct: Any = None,
    **kwargs,
)

Parameters:

model_name (string)

使用するモデルの名前です。利用可能な任意の Cross-Encoder モデル名を指定できます。たとえば、cross-encoder/ms-marco-TinyBERT-L-2-v2、cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-2-v2 などです。このパラメータを指定しない場合は、空文字列が使用されます。利用可能なモデルの一覧については、Pretrained Cross-Encoders を参照してください。
device (string)

モデルの実行に使用するデバイスです。CPU には cpu、n 番目の GPU デバイスには cuda:n を指定できます。
batch_size (int)

計算に使用するバッチサイズです。
activation_fct

モデルの logits 出力の上に適用される活性化関数です。
**kwargs

モデル初期化に追加のキーワード引数を渡せます。詳細については、cross_encoder を参照してください。

Examples

python
from pymilvus.model.reranker import CrossEncoderRerankFunction

# Define the rerank function
ce_rf = CrossEncoderRerankFunction(
    model_name="cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2",  # Specify the model name. Defaults to an emtpy string.
    device="cpu" # Specify the device to use, e.g., 'cpu' or 'cuda:0'
)

Constructor​

Examples​

Constructor

Examples