怎么做ranking怎么用
要做排名(ranking),通常需要根据一定的规则或标准对项目或者对象进行评估,然后按照评估结果进行排序。以下是一些常见的排名方法及其用法:
评分法:将不同对象评分,汇总后进行排序。例如,对商品、学生或运动员进行评分后排序。
等级制度:将对象分为不同等级,如金牌、银牌、铜牌或A级、B级、C级,然后进行排名。
排名系统:设定一套排名规则和算法,根据这些规则计算排名。例如,世界大学排名、公司业绩排名等。
投票模式:人们对不同选项投票,最终按照投票结果进行排名。
如果您想要了解如何使用这些排名方法,请提供更具体的背景信息,这样我可以为您提供针对性的帮助。
技术干货
从 CLIP 到 JinaCLIP:搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习
在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上,Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点,并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中,我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding,并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。
2024-11-15技术干货
使用Gemini 1.5、BGE-M3、Milvus Lite 和 LangChain 搭建多模态 RAG 应用
本文将介绍一种减轻 LLM 幻觉的解决方案——检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)。我们将搭建一个结合了不同模态数据(文本和图像)的多模态 RAG 应用,以减轻 LLM 幻觉。
2024-11-15技术干货
使用 Neo4j 和 Milvus 搭建 GraphRAG Agent
本文详细介绍了如何使用 Neo4j 图数据库和 Milvus 向量数据库搭建 GraphRAG Agent。这个 Agent 通过结合图数据库和向量搜索的强大功能,能够提供准确且与用户查询十分相关的答案。在本文示例中,我们将使用 LangGraph、Llama 3.1 8B 配合 Ollama 和 GPT-4o。
2024-11-15