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例RAG再ランク付けCohereを使用した結果の再ランキング

Cohereを使用したリランキング

RAGのためにドキュメントを取得する際、初期のベクトル類似度検索では重要なセマンティックマッチを見逃す可能性があります。

Cohereのリランキングサービスは、複数のスコアリング要素を使用してドキュメントを並び替えることで、結果の関連性を向上させるのに役立ちます。

import { 
  rerankWithScorer as rerank, 
  CohereRelevanceScorer 
} from "@mastra/rag";
 
const results = rerank({
  results: searchResults,
  query: "deployment configuration",
  scorer: new CohereRelevanceScorer('rerank-v3.5'),
  {
    topK: 5,
    weights: {
      semantic: 0.4,
      vector: 0.4,
      position: 0.2,
    },
  },
);

リンク

ツールを使用した結果の再ランキングZeroEntropyを使用した結果の再ランキング