聊聊智能体框架MetaGPT是如何实现RAG Reranker重排序
仅用于站内搜索，没有排版格式，具体信息请跳转上方微信公众号内链接
继上文后，深度探索一下RAG重排序。在RAG系统中，初始检索阶段通常会根据简单的相关性指标（如关键词匹配等）返回一批文档。然而，这些初始排序可能并不完全符合用户的真实需求和问题的语义理解。Reranker的主要目的是对这些初步检索结果进行更精细的排序，考虑更多的语义信息、上下文相关性以及与生成任务的适配性，从而将最相关、最有用的文档排在前面，为后续的生成阶段提供更好的输入，提高生成内容的准确性和质量。
总的来说，当前MetaGPT所提供的RAG功能都是集成了Llama_Index：
数据输入，支持多种格式文件（包括pdf/docx/md/csv/txt/ppt）、python对象
检索功能，支持faiss/bm25/chromadb/es，并支持混合检索
检索后处理，支持LLMRerank/ColbertRerank/CohereRerank/BGERerank/ObjectRerank，对上面检索出来的内容进行重排以得到更准确的数据
数据更新，增加文本与python对象
数据保存及恢复，不用每次都进行向量化
但是官网文档给出来的Reranker示例[1]，我是有些没有看懂的，即如下：
先使用faiss进行检索，然后对检索出来的结果再用LLMRanker进行重排，得到最后检索的结果。
那么我要基于bge-reranker-v2-m3Reranker模型实现重排，应该如何处理呢？在官网上是没有找到答案的；那就基于llama-index的Reranker的示例来做。
在modelscope上下载bge向量模型后，放在本地，然后在engine方法中配置一下BGERerankerConfig类：
从源码来看，不只是BGEReranker还有很多不同类型的Reranker。
这里会注册reranker，在文档获取时就会查询到对应config下的reranker。
这些不同的类型，都是集成自llama-index中，在官方文档[2]可以找到详细的描述与示例。
还是以官方示例rag_pipeline代码为例直接跑一遍，如下：
在运行过程中，相比较之前是会慢一点，但最后的结果相关性与准确度会更高。
Reference
官方文档:https ://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/node_postprocessor/FlagEmbeddingReranker/
