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EverMind AI 以 EverMemReRank 树立 RAG 新标准

EverMind AI 以 EverMemReRank 树立 RAG 新标准

作为 EverMemModel 模块的一部分,ReRankModel 在 2wiki 和 Hotpotqa 上取得了 SOTA 性能。

EverMind研究人员

大约 1 分钟可读

SOTA
2wiki
HotpotQA
RAG
EverMind AI 以 EverMemReRank 树立 RAG 新标准

我们已将一个生成式 ReRankModel 集成到传统的 RAG 检索框架中。到本周为止,我们发现它在关键基准上的性能提升已步入正轨。

2wiki 基准上的表现

在相同条件下,使用 Llama3.3 作为 QA 的 LLM,与 HippoRag2 相比,我们的方法在 2wikimultihopqa 公共基准上取得了 0.758 的 QA F1 分数,比 HippoRag2 高出 4.8 个百分点,并达到了 SOTA 水平。

table 1

HotpotQA 基准上的表现

在 HotpotQA 公共排行榜上,我们的模型取得了 0.7802 的 F1 分数,比 HippoRag2 的 0.755 高出 2.5 个百分点,并达到了 SOTA 水平。

table 2

我们已将一个生成式 ReRankModel 集成到传统的 RAG 检索框架中。到本周为止,我们发现它在关键基准上的性能提升已步入正轨。

2wiki 基准上的表现

在相同条件下,使用 Llama3.3 作为 QA 的 LLM,与 HippoRag2 相比,我们的方法在 2wikimultihopqa 公共基准上取得了 0.758 的 QA F1 分数,比 HippoRag2 高出 4.8 个百分点,并达到了 SOTA 水平。

table 1

HotpotQA 基准上的表现

在 HotpotQA 公共排行榜上,我们的模型取得了 0.7802 的 F1 分数,比 HippoRag2 的 0.755 高出 2.5 个百分点,并达到了 SOTA 水平。

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