Jina AI 发布了一款顶尖的神经网络 reranker模型 Jina Reranker v2

Jina Reranker v2 专为Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统设计，支持多语言检索、功能调用、代码搜索和超快的文档处理速度。

Jina Reranker v2 是 Jina AI 推出的最新一代reranker模型，它支持超过100种语言的多语言检索，能够进行功能调用和代码搜索，同时提供了6倍于前一代的速度提升。

该模型使用了 Flash Attention 2 技术，优化了注意力机制，使得模型在保持精度的同时大幅提升了文档处理速度。

Jina Reranker v2 的训练过程包括四个阶段：首先使用英文数据进行预训练，然后加入跨语言数据，接着使用所有多语言数据进行微调，最后通过添加难例进行进一步的优化。

此外，Jina Reranker v2 还能够理解SQL查询和结构化数据表格模式，为自然语言查询提供相关性评分。

用户可以通过Jina Reranker API、RAG/LLM框架或HuggingFace平台使用该模型，并且可以在私有云环境中部署。

Jina Reranker v2 的关键优势在于它提高了搜索基础设施的精度，支持跨语言功能，提供了更精确的Agentic RAG能力，以及更快的文档处理速度。

要点

• Reranker模型的重要性: Reranker模型能够提高检索精度，弥补了简单的向量检索在精细语义理解方面的不足。
• 多语言和跨语言检索的能力: Jina Reranker v2 通过支持超过100种语言，打破了语言障碍，使得多国公司能够更好地利用RAG系统。
• 功能调用和代码搜索: 该模型不仅能够处理文本信息检索，还能够理解和调用外部函数，以及检索相关的计算机代码。
• 超快的文档处理速度: 通过优化的注意力机制，Jina Reranker v2 实现了快速的文档处理，大大提高了效率。
• 灵活的使用方式: 用户可以通过API、RAG/LLM框架集成或在HuggingFace平台上使用该模型，并且支持私有云部署。
• 对业务的影响: Jina Reranker v2 能够帮助企业提高信息管理系统的精确度，生成更多可操作的结果，同时降低成本并简化技术栈。