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Rerank模型介绍

也称为重排序模型，它从搜索中获取初始结果集，并重新评估它们，以确保它们更紧密地符合用户的意图。 它超越了术语的表面匹配，考虑了搜索查询和文档内容之间更深层次的交互。

比如为了提高RAG的召回率和准确率，我们可以先使用RAG进行检索，针对检索后的数据，再通过Rerank模型进行重排，然后将重排后的数据交给大模型，使大模型返回更准确的信息。

LangChain4j支持的Rerank模型如下：

 其中通过onnx调用需要将模型转为onnx后调用，占用内存较多。Cohere、Jina等模型需要收费。本例采用Xinference方式调用。

通过Xinference安装模型

Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。

支持的模型的类型如下：

安装Xinference

本例使用docker进行安装，可以参考如下文档：Docker 镜像 — Xinference

安装命令如下：

docker run -e XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope -p 9997:9997 xprobe/xinference:latest-cpu xinference-local -H 0.0.0.0 --log-level debug

 运行Xinference

http://127.0.0.1:9997

安装Rerank模型

Launch Model选项表示Xinference支持的内置模型。

本例选择bge-reranker-base模型安装。

点击“小火箭”图标进行安装。

安装完成后，在Running Models中可以看到正在运行的model。

LangChain4j调用Rerank模型

导入jar

        <dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-community-xinference</artifactId><version>1.0.0-beta3</version></dependency>

 测试代码

package com.renr.langchain4jnew.app5;import dev.langchain4j.community.model.xinference.XinferenceScoringModel;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.model.output.Response;
import dev.langchain4j.model.scoring.ScoringModel;import java.time.Duration;
import java.util.List;/*** @Classname RerankTest* @Description TODO* @Date 2025-06-09 22:22* @Created by 老任与码*/
public class RerankTest {public static void main(String[] args) {ScoringModel model = XinferenceScoringModel.builder().baseUrl("http://127.0.0.1:9997").modelName("bge-reranker-base").timeout(Duration.ofSeconds(60)).maxRetries(1)
//                .logRequests(true)
//                .logResponses(true).build();String text ="北京市（Beijing），简称“京”，古称燕京、北平，是中华人民共和国首都、直辖市、国家中心城市、超大城市， [185]国务院批复确定的中国政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心， [1]中国历史文化名城和古都之一，世界一线城市。 [3] [142] [188]截至2023年10月，北京市下辖16个区，总面积16410.54平方千米。 [82] [193] [195]2023年末，北京市常住人口2185.8万人。 [214-215]";String query = "中国首都是哪座城市";// 根据查询的内容，对一个初始数据进行打分Response<Double> response = model.score(text, query);System.out.println(response.content());TextSegment segment1 = TextSegment.from("上海市（Shanghai），简称“沪”，别名“申”，是中华人民共和国直辖市， [38]位于中国东部，地处长江入海口， [175]境域北界长江，东濒东海，南临杭州湾，西接江苏省和浙江省，总面积6340.5平方千米， [38]下辖16个区。 [37]截至2022年末，全市常住人口2475.89万人， [204]上海话属吴语方言太湖片。 [159]市政府驻地上海市黄浦区人民大道200号。 [173]");TextSegment segment2 = TextSegment.from("北京市（Beijing），简称“京”，古称燕京、北平，是中华人民共和国首都、直辖市、国家中心城市、超大城市， [185]国务院批复确定的中国政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心， [1]中国历史文化名城和古都之一，世界一线城市。 [3] [142] [188]截至2023年10月，北京市下辖16个区，总面积16410.54平方千米。 [82] [193] [195]2023年末，北京市常住人口2185.8万人。 [214-215]");List<TextSegment> segments = List.of(segment1, segment2);String query2 = "中国首都是哪座城市";// 对多个数据进行打分Response<List<Double>> response2 = model.scoreAll(segments, query);List<Double> scores = response2.content();System.out.println(scores);}
}

执行结果

返回指定个数的score

设置topN参数，根据分数降序，返回指定个数的分数。

package com.renr.langchain4jnew.app5;import dev.langchain4j.community.model.xinference.XinferenceScoringModel;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.model.output.Response;
import dev.langchain4j.model.scoring.ScoringModel;import java.time.Duration;
import java.util.List;/*** @Classname RerankTest* @Description TODO* @Date 2025-06-09 22:22* @Created by 老任与码*/
public class RerankTest {public static void main(String[] args) {ScoringModel model = XinferenceScoringModel.builder().baseUrl("http://127.0.0.1:9997")// .apiKey(apiKey()).modelName("bge-reranker-base").timeout(Duration.ofSeconds(60)).maxRetries(1).topN(1) // 根据分数降序，返回指定个数的分数
//                .logRequests(true)
//                .logResponses(true).build();TextSegment segment1 = TextSegment.from("上海市（Shanghai），简称“沪”，别名“申”，是中华人民共和国直辖市， [38]位于中国东部，地处长江入海口， [175]境域北界长江，东濒东海，南临杭州湾，西接江苏省和浙江省，总面积6340.5平方千米， [38]下辖16个区。 [37]截至2022年末，全市常住人口2475.89万人， [204]上海话属吴语方言太湖片。 [159]市政府驻地上海市黄浦区人民大道200号。 [173]");TextSegment segment2 = TextSegment.from("北京市（Beijing），简称“京”，古称燕京、北平，是中华人民共和国首都、直辖市、国家中心城市、超大城市， [185]国务院批复确定的中国政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心， [1]中国历史文化名城和古都之一，世界一线城市。 [3] [142] [188]截至2023年10月，北京市下辖16个区，总面积16410.54平方千米。 [82] [193] [195]2023年末，北京市常住人口2185.8万人。 [214-215]");List<TextSegment> segments = List.of(segment1, segment2);String query2 = "中国首都是哪座城市";// 对多个数据进行打分Response<List<Double>> response2 = model.scoreAll(segments, query);List<Double> scores = response2.content();System.out.println(scores);}
}