同样是语义相似度结合时效性做rerank，指数衰减、高斯衰减、线性衰减怎么选？ 假设你要在一个新闻应用中落地语义检索功能，让用户搜索雷军的投资版图盘点时，能自动关联顺为资本、小米战投等核心关联信息。
我们正式推出第三代重排器 Jina Reranker v3。它在多项多语言检索基准上刷新了当前最佳表现（SOTA）。这是一款仅有 6 亿参数的多语言重排模型。我们为其设计了名为 “last but not late” （中文我们译作后发先至）的全新交互机制，使其能接受 Listwise 即列式输入，在一个上下文窗口内一次性完成对查询和所有文档的深度交互。
当你在搜索“中国队在多哈乒乓球锦标赛的成绩”时，一篇新闻报道的文本部分和你的查询的相关性是 0.7，配图的相关性 0.5；另一篇则是文本相关性为 0.6，图片也是 0.6。那么，哪一篇报道才是你真正想要的呢？
今天，我们正式发布jina-reranker-m0。这是一款多模态、多语言重排器（reranker），其核心能力在于 对包含丰富视觉元素的文档进行重排和精排，同时兼容跨语言场景。
现有RAG工具的碎片化和复杂性常常让开发者头疼不已。昨天我的Agent群里朋友们就Rerank问题展开激烈讨论，我想起之前看到的一篇论文，这项研究介绍了一个完美的开源python工具包Rankify，它将检索、重排序和RAG三大功能整合在一个统一框架中，大幅简化了开发流程。
在科技界，快速崛起和巨额交易总是备受关注。本周，MongoDB 宣布以 2.2 亿美元的价格收购 Voyage AI——一家刚成立 17 个月、在嵌入（embedding）和重排序（reranking）模型领域处于行业领先地位的 AI 初创公司。
在信息爆炸的时代，企业对搜索技术的依赖已不仅仅是为了找到内容，而是为了提升效率和生产力。
在 RAG 系统开发中，良好的 Reranker 模型处于必不可少的环节，也总是被拿来放到各类评测当中，这是因为以向量搜索为代表的查询，会面临命中率低的问题，因此需要高级的 Reranker 模型来补救，这样就构成了以向量搜索为粗筛，以 Reranker 模型作精排的两阶段排序架构。
