Комментарии 8
А как бы вы оценили связки `JinaAI Embeddings v3` + `JinaAI Reranker v2 Multilingual` и `Qwen3 Embedding` + `Qwen3 Reranker`, первые вроде бы основаны на вторых, но отзывы я видел лучше у Jina.
Отличная идея для следующего экспресс-исследования. Qwen3 Reranker хотел потестить в прошлом проекте, но из-за ограничений в GPU пришлось отказаться. Больше внимания уделил LLM моделям Qwen3, которые мне очень понравились. С Jina-моделями не сталкивался ещё, поэтому было бы хорошо выделить время и протестировать то, что вы предложили. Спасибо за идею!
Ой, милый человек, спасибо за продолжение! Я ждала :) Тоже Jina хотела предложить, немцы знают толк в плотной семантике.
Спасибо за личный опыт в статье. Очень полезно. Все бы такие инсайды кидали сюда) Ру-Коммьюнити хочу по ML, а не эти буржуйские-безликие-глобальные-унифицированные github и discord. У нас в стране своя реальность.
Не подскажете, может есть такие?) Типа "форумы" аля закрытый форум banki.ru, который закрылся недавно. Группироваться надо - это полезная тема)
Вроде достаточно объемное исследование, но мне кажется некорректное. Вы сравниваете разные этапы одной линейкой. Сначала берутся несколько подходов чанкинга, каждый замеряется. Потом берется несколько подходов ретрива и замеряется. А то получается, что чанкинг простой нарезкой хуже, чем декомпозиция запроса, но это разные этапы и сравнивать их это как сравнивать что лучше - высокое октановое число горючего, низкая посадка и обтекаемость машины или опытный гонщик. Это все по этапам измеряется и потом уже складывается.

Прокачиваем RAG: тестируем техники и считаем их эффективность. Часть 2