Navigate to WaytoAGI Wiki →

Home/Question List/Question Detail

Rerank Model

Answer

重排通常是通过专门的 Rerank 模型来实现的。例如在一些研究中，如基于 Notion 和 Coze 打造个人知识问答系统，提到若不考虑速度和成本，最好的语义相关度计算算法就是 LLM 本身，所以直接使用 LLM 来做打分和重排。在大模型 RAG 问答的行业最佳实践中，如 Baichuan 案例，对于 Rerank 和 selection 的作用范围存在一定的不确定性，合理猜测是对全部 Material 进行重排序和筛序。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

基于 Notion 和 Coze 打造个人知识问答系统（含提示词、代码以及完整的工作流设计）

重排一般是通过专门的Rerank模型来实现的，但是本文没有采用这种方案，而是参考了Qwen-Agent这个研究[5]，直接使用LLM来做打分和重排。因为我有一个不太成熟的想法：如果不考虑速度和成本的话，最好的语义相关度计算算法就是LLM本身。https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen-agent-2405/

ComyfUI DynamiCrafter

这两个模型是DynamiCrafter封装节点分割好的模型模型放在ComfyUI/models/checkpoints中（也可以放在子文件夹中）模型地址https://huggingface.co/Kijai/DynamiCrafter_pruned/tree/maindynamicrafter_1024_v1_bf16.safetensors(1024x512)https://huggingface.co/Kijai/DynamiCrafter_pruned/blob/main/dynamicrafter_1024_v1_bf16.safetensorsdynamicrafter_512_interp_v1_bf16.safetensors(用于插帧)https://huggingface.co/Kijai/DynamiCrafter_pruned/blob/main/dynamicrafter_512_interp_v1_bf16.safetensorsGPU内存消耗：18.3GB（576x1024），12.8GB（320x512），11.9GB（256x256）。第一次运行会下载模型,如果没有配置环境,可能会失败

大模型RAG问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式：基于模块化(Modular)RAG自定义RAG Flow

此外还引入了self-Critique让大模型基于Prompt、从相关性和可用性等角度对检索回来的内容自省，进行二次查看，从中筛选出与Prompt最匹配、最优质的候选内容。由于在整个Baichuan RAG Flow中分支较多，也并没有具体披露，Rerank和selection是之仅对检索分支出来的内容，还是对其他分支中已经已经生成的内容也要进行。在这里，合理猜测是对全部Material进行重排序和筛序。

Others are asking

什么是Diffusion Model

在 AI 图像生成中，“Diffusion Model”（扩散模型）是一类生成模型。其工作原理包括以下几个方面： 1. 正向扩散过程：向图像逐渐添加高斯噪声，直至图像完全无法识别，此过程可形式化为顺序扩散马尔可夫链。 2. 潜空间表示：将图像压缩到低维的潜在空间中，以减少计算量并提高生成速度。 3. 学习逆向过程：训练神经网络来预测每一步中噪声的分布，并逐步去除噪声以恢复清晰图像。 4. 文本到图像的生成：结合文本编码器和图像解码器，依据文本描述生成相应图像。扩散模型的关键优势在于能够生成高质量的图像，且相比其他生成模型（如 GANs）在计算效率和稳定性方面更具优势。例如 Stable Diffusion 等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，可根据文本提示生成逼真的图像。扩散模型的逆向过程，即从噪声中恢复图像的过程，可类比为雕刻，AI 逐步去除不必要的部分，最终得到清晰的图像。这个过程可以逐步进行，也可以一次性完成，取决于模型的具体实现和采样算法。总的来说，扩散模型为 AI 图像生成提供了强大的技术手段，能在多种场景下生成高质量的图像。例如 Midjourney 就是一个由 Latent Diffusion Model（LDM）驱动的 AI 图像生成工具，它通过文本提示和参数输入，利用基于大量图像数据训练的机器学习算法生成独特的图像。

Stable Diffusion 是 Diffusion Model 的优化版本，引入了潜在空间（Latent Space）技术，这个潜在空间（Latent Space）是什么意思，它的实现原理是什么？

在 Stable Diffusion 模型中，潜在空间（Latent Space）指的是图像的潜在分布，它包含了与图像相关的所有信息。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。在潜在空间中，通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等，这部分通常由潜在空间操作模块来实现。在 Stable Diffusion 模型中，图像的潜在分布是通过一个编码器解码器结构来学习的。编码器将图像映射到潜在空间，而解码器则将潜在空间中的向量映射回图像空间。通过这种方式，模型可以学习到图像的潜在分布，从而实现图像生成、编辑和操作。在采样过程中，Stable Diffusion 模型通过逐步降低噪声水平来生成图像。在这个过程中，模型根据当前的噪声水平预测图像的潜在分布，然后根据这个分布生成一个新的图像。这个过程重复进行，直到生成一个高质量的图像。与之对应的是像素空间（Pixel Space），像素空间指的是图像中每个像素的原始颜色或强度值所组成的空间。图像可以看作是一个二维或三维的矩阵，其中每个元素代表一个像素。在像素空间中，图像的表示是密集的，且包含了大量的细节信息。

ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUI-aki(1)\ComfyUI-aki-v1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1-dev-fp8.safetensors

很抱歉，根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”，暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别，或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性，确保其符合相关软件的要求。

model endpoint ID是什么东西？请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学

很抱歉，目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说，“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。打个比方，就像每个房间都有一个独特的门牌号，“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号，通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。在实际的数据处理中，它可能类似于一个唯一的编码，比如“MEID12345”，用于区分不同的模型服务端点，以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。希望这样的解释能对您有所帮助，如果您还有其他疑问，请随时向我提问。

不好量化反馈的领域怎么设计reward model

在不好量化反馈的领域设计 reward model 可以参考以下方法：推测 OpenAI 可能已经找到了一些非数理学科的 Reward 定义方法，并将这个方法通过 RL 拓展到更多领域。针对不好量化的领域，可以通过写一些文字类的判断标准或规则，让大模型读懂并遵循它，以此来作为是否给予 Reward 的标准，符合标准则 Reward 高，否则 Reward 低。例如，针对写作文，可以列出好文章的标准（结构清晰、文笔优美等规则），让大模型据此来给 Reward，如此就能拓展到很多领域。可能需要分步骤，先用好给 Reward 的数理问题增强模型的复杂推理能力到一定层级，使其能看懂规则，然后再做那些不好量化 Reward 的领域。需要注意的是，以上部分内容是猜测，没有依据。同时，ChatGPT 在进行 RLHF 时也存在一定的局限性，其思想还是基于符号 tokenize 在语言交互的范畴上来完成 RL 的，并通过额外训练一个 Reward Model 来进行奖励的反馈。

list of model format

以下是为您整理的关于模型格式的相关内容： Tripo AI 模型详情页：格式提供多种模型文件格式，包括：usd、fbx、obj、stl、glb 。选择“Download”可下载模型，使用“Refine”进一步精修。 T2V01Director 模型：点选镜头模组后，会将带的镜头词插入 Prompt 中。表示：单一镜头生效。表示：两个镜头运动同时生效。 xxx表示：先发生左摇镜头，后发生右移镜头。 ComfyUI FLUX 模型： FLUX.1 有三个变体：FLUX.1。 FLUX.1：通过 API 提供，被认为是最强的模型，在指令跟随、视觉质量、图像细节以及多样性方面表现出色。 FLUX.1”提炼得出。显卡不够的，可以使用 fp8 版本的 flux1devfp8 模型（12GB VRAM 运行）。 FLUX.1：Flux Schnell 是一个蒸馏的 4 步模型，拥有 Apache 2.0 商用许可，属于 4 步模型，适用于在本地进行部署或者个人使用。模型链接： FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main FLUX.1：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8 FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/tree/main 模型与工作流地址： https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 https://pan.baidu.com/s/1nV26Fhn3WYBLrg2hSA0_YQ?pwd=cycy 说明文档：https://xiaobot.net/post/8fd64f3f52d14948824d5ee0c38e2594

我想在dify里按照一个reranker模型，推荐哪个

在 Dify 中安装 reranker 模型，推荐使用中转服务商。Dify 的部署版本中，模型需自行配置，官方和中转的都支持，但中转服务商从性价比角度更优，充点小钱就能用上各种模型，价格通常有较大折扣，20 刀普通用户能用很久，还能在不同地方使用。若没有合适的中转服务商，可使用我自用的，点击原文即可。模型设置方面，在 Dify 右上角点击设置模型供应商，填入中转服务商提供的信息（一般包括 API base 或 Base URL 以及 key）并保存。若保存成功，回到主页面创建一个 Agent 测试，正常则大功告成。比如我填的 API base 是‘https://one.glbai.com’。

Reranker 是在 AI 搜索和相关流程中用于对检索结果进行重排的重要环节。在 AI 搜索中，如果要做多信息源整合，就需要对多信息源的检索结果进行重排。重排的目的主要有两个：一是过滤掉跟搜索 query 不相关的参考信息，二是对参考信息的相关性进行排序，以便在做上下文挂载时，优先截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。做重排的方案有多种，例如 ThinkAny 尝试过使用 zilliz 向量数据库 + llamaindex 框架做相似度匹配，以及使用 FlashRank 开源框架，但前者效率较低，后者准确度不够高。在基于 Notion 和 Coze 打造个人知识问答系统以及 RAG 流程中，也存在检索结果可能包含无关信息和排序并非最优的问题。为解决此问题，在 RAG 流程中加入一个 Reranker 模块对检索的信息结果进行打分和重排可以显著提高回答质量，RAG 也因此变成了 RetrieveRerankGenerate（Re2G）。在某些场景中，会直接使用 LLM 来做打分和重排。在 RAG 中，其主要组成依次是数据提取——embedding（向量化）——创建索引——检索——自动排序（Rerank）——LLM 归纳生成。核心在于能否将内容检索得又快又准。