気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
7 usersがブックマーク
0
0
Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models
7 users
blog.llamaindex.ai
blog.llamaindex.ai
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models
UPDATE: The pooling method for the Jina AI embeddings has been adjusted to use mean pooling, and ... UPDATE: The pooling method for the Jina AI embeddings has been adjusted to use mean pooling, and the results have been updated accordingly. Notably, the JinaAI-v2-base-en with bge-reranker-largenow exhibits a Hit Rate of 0.938202 and an MRR (Mean Reciprocal Rank) of 0.868539 and withCohereRerank exhibits a Hit Rate of 0.932584, and an MRR of 0.873689. When building a Retrieval Augmented Generation
ブックマークしたユーザー
すべてのユーザーの
詳細を表示します
詳細を表示します
blog.llamaindex.ai
anond.hatelabo.jp
anond.hatelabo.jp
anond.hatelabo.jp
anond.hatelabo.jp
wirelesswire.jp
speakerdeck.com/opelab
forest.watch.impress.co.jp
karakuri.ai
www.asahi.com
dev.classmethod.jp
ics.media
president.jp
gendai.media
prtimes.jp
washi-art.jp
korean-drama-arasuji.hatenablog.jp
