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Introducing the Ettin Reranker Family★ 80
Hugging Face Blog14d agoReleaseHugging Face 推出全新「Ettin Reranker」重排模型家族，旨在解決 RAG 系統中檢索精度不足的痛點。該系列模型涵蓋多種參數大小，支援多語言與長文本處理，並與 Hugging Face 生態系深度整合。Ettin 透過創新的架構設計，在保持低延遲的同時，顯著提升了重排（Reranking）階段的 NDCG 指標，是開發者構建高效能 RAG 應用的全新開源選擇。
Training and Finetuning Sparse Embedding Models with Sentence Transformers★ 75
Hugging Face Blog336d agoTutorialHugging Face 釋出最新指南，介紹如何利用 Sentence Transformers 庫訓練與微調稀疏嵌入（Sparse Embedding）模型。稀疏嵌入（如 SPLADE）能將文本轉化為高維稀疏向量，在保留關鍵字匹配能力的同時具備語意理解力。此更新簡化了訓練流程，讓開發者能輕鬆構建適用於混合檢索（Hybrid Search）的高效檢索系統。
Training and Finetuning Reranker Models with Sentence Transformers★ 80
Hugging Face Blog433d agoTutorialHugging Face 釋出全新教學，詳細介紹如何利用 Sentence Transformers 庫訓練與微調 Reranker（重排）模型。Reranker 在 RAG 系統中扮演關鍵角色，能對初步檢索的文檔進行二次精準排序。本文涵蓋資料準備、損失函數選擇、訓練流程及評估方法，幫助開發者針對特定領域優化檢索效果。