在当今信息爆炸的时代，企业搜索和检索系统的性能至关重要。Rerank模型作为一种先进的技术，能够与各种数据库或搜索引擎集成，提升搜索性能，同时降低运行成本，几乎不影响延迟。本文将探讨Rerank模型如何推动企业搜索和RAG系统的准确性和效率。
Rerank模型为企业搜索提供了卓越的能力，包括但不限于以下几点：
长上下文的生成AI模型有潜力执行RAG。为了提高准确性评分、降低延迟和成本，RAG解决方案需要结合生成AI模型和Rerank模型。Rerank3的高精度语义重排确保只有相关信息被送入生成模型，这提高了响应的准确性，并保持了低延迟和低成本，尤其是在从数百万份文档中检索信息时。
企业数据通常非常复杂，当前组织中的系统在搜索多方面和半结构化数据源时遇到困难。在组织中，最有用的数据通常不是简单的文档格式，例如JSON在企业应用中非常常见。Rerank3能够轻松地根据所有相关的元数据字段对复杂的多方面数据进行排名，包括电子邮件的时效性。
基于MIRACL的nDCG@10的多语言检索准确性（越高越好）。Rerank3显著提高了代码检索的效果，这可以通过帮助工程师更快地找到正确的代码片段来提高他们的生产力，无论是在公司代码库中还是在庞大的文档库中。
语义搜索和RAG系统中的一个关键挑战是数据块优化。Rerank3通过4K上下文窗口解决了这个问题，使得可以直接处理更大的文档。这在相关性评分过程中改善了上下文的考虑。
Rerank3也支持Elasticsearch的Inference API。Elasticsearch拥有广泛采用的搜索技术，其关键词和向量搜索能力旨在高效处理更大、更复杂的企业数据。
在电子商务或客户服务等许多业务领域，低延迟对于提供高质量的体验至关重要。在构建Rerank3时，他们考虑到了这一点，Rerank3在短文档长度上比Rerank2的延迟低2倍，在长上下文长度上改进高达3倍。