Bocha Semantic Reranker是博查AI推出的语义排序模型，能提升搜索应用和RAG应用中的搜索结果准确性。Bocha Semantic Reranker模型基于文本语义，对初步排序的搜索结果进行二次优化，用评估查询语句与文档内容的深层语义匹配，给出排序得分，改善用户搜索体验。Bocha Semantic Reranker适用于RAG应用，确保检索文档与查询意图高度匹配，提高问答系统的整体效果。
Bocha Semantic Reranker的主要功能语义相关性评估：评估查询语句与文档内容之间的语义相关性，判断文档是否能有效回答用户的查询或与查询意图高度匹配。二次排序：在初步的BM25排序或RRF排序之后，用语义信息对文档进行二次排序，优化搜索结果。Rerank Score分配：为每个文档分配一个0到1之间的rerankScore，分数越高，表示文档与查询的语义相关性越强。改善搜索体验：基于语义排序改善用户的搜索体验，特别是在复杂的查询和RAG应用中，确保检索到的文档与查询意图高度匹配。支持多种模型：提供不同的语义排序模型，目前已支持 bocha-semantic-reranker-cn、bocha-semantic-reranker-en、gte-rerank 3种模型，适应不同的语言和应用场景。Bocha Semantic Reranker的技术原理深度学习与自然语言处理：Bocha Semantic Reranker用深度学习技术和自然语言处理技术，理解查询的真实意图和文档内容的深层语义。Transformer架构：模型基于Transformer架构，捕捉长距离依赖关系和复杂的语义信息。语义嵌入：将查询语句和文档内容转换成高维空间中的向量（语义嵌入），基于计算向量之间的相似度评估语义相关性。排序算法：基于先进的排序算法，根据语义嵌入的相似度分数对文档进行排序，确保最相关的文档排在最前面。参数优化：基于优化实现接近更大模型（如280M、560M参数）的效果，同时保持更快的推理速度和更低的成本。Bocha Semantic Reranker的项目地址项目官网：open.bochaai.comBocha Semantic Reranker的应用场景搜索引擎优化：提高搜索引擎结果的相关性和准确性，让用户更快地找到所需信息。问答系统（QA Systems）：在问答系统中，对检索到的答案进行语义排序，确保提供的答案与问题高度相关。推荐系统：在内容推荐系统中，根据用户的历史行为和偏好，提供更精准的个性化内容推荐。智能客服：改善智能客服系统的理解能力，更准确地理解客户的问题，提供合适的解决方案。内容分析：在内容分析和内容审核中，对大量文档进行语义分析，识别关键信息或敏感内容。 
