bge-reranker-v2-m3
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文件大小
4.48 GB
多节点支持
多架构支持
最新版本latest安全扫描结果
LINUX / AMD64
AAA
文本分类 Transformers Safetensors Pytorch

bge-reranker-v2-m3
容器镜像
校验资质

更新2026-04-10

重排序器 与嵌入模型不同,重排序器以问题和文档作为输入,直接输出相似度而非嵌入。您可以通过向重排序器输入查询和文章来获得相关性分数。该分数可通过sigmoid函数映射到[0,1]区间内的浮点值

文本重排序 NIM

Bge reranker v2 m3 NIM(文本重排序 NIM)能够依据引文与查询语句的匹配度,对引文进行重新排序。这是检索流程里的核心步骤,当检索链路需要从不同数据存储库调取引文时尤为重要——不同数据库各自配备独立的相似度计算算法。

快速上手 NIM

依托通用行业标准API,该NIM的部署与集成操作简单易用。前往NIM 容器页面,查阅版本说明、部署指南等更多资料。

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企业级支持

可查阅知识库文档、提交售后工单,或新建技术工单

适用法律条款

该NIM容器受《NVIDIA 企业软件许可协议》与《NVIDIA AI 产品专属条款》约束;本模型的使用遵循Apache 开源许可证规范。

支持显卡型号:

  • 通用架构显卡