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#reranking

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RAG : vue d'ensembleRAG · Pipeline documentaire de la Box, de l'ingestion des dossiers à la réponse citée, avec le filtre de permissions au cœur de la recherche.Recherche, reranking et citationsRAG · Recherche vectorielle, BM25 et fusion RRF ; pré-filtrage par permissions et ses effets sur HNSW ; rerankers ; construction du contexte ; restitution des citations page par page ; garde-fous contre les hallucinations.

Modèles

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bge-reranker-v2-m3 (reranker)Modèle · Reranker multilingue BAAI construit sur bge-m3, Apache 2.0 : le candidat par défaut pour réordonner les passages avant le LLM.Qwen3-Reranker (0.6B / 4B / 8B)Modèle · Famille de rerankers Alibaba (juin 2025), contexte 32k, plus de 100 langues, Apache 2.0 : plus puissante que bge-reranker mais plus coûteuse par passage.

Expérimentations

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Comparer les modèles d'embeddings sur du français juridiqueExpérimentation · Mesurer recall@k et MRR de bge-m3, multilingual-e5-large, Qwen3-Embedding (0.6B, 4B) et nomic-embed-text v2 sur le jeu de questions du corpus fictif, avec et sans reranker.

Sources

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BAAI/bge-reranker-v2-m3 — fiche modèleSource · Reranker multilingue basé sur bge-m3, Apache 2.0, exemples à 512 tokens.BAAI/bge-reranker-v2-m3 — model cardSource · Reranker de référence, léger, licence permissive.Jina-ColBERT-v2 — late interaction multilingueSource · La late interaction est une troisième voie entre bi-encodeur et cross-encodeur, mais coûteuse en stockage (un vecteur par token).QwenLM/Qwen3-Embedding — dépôt GitHubSource · Dépôt commun des modèles Qwen3-Embedding et Qwen3-Reranker, exemples d'usage.Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B — fiche modèle (famille 0.6B / 4B / 8B)Source · Famille 0,6 / 4 / 8 Md, score yes/no, contexte 32k, plus de 100 langues, Apache 2.0.Qwen/Qwen3-Reranker — model card (0.6B / 4B / 8B)Source · Alternative plus récente à bge-reranker, en trois tailles ; 0.6B compatible CPU/GPU modeste.

Glossaire

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RerankerTerme · Modèle qui réévalue la pertinence de chaque passage candidat par rapport à la question, en lisant les deux ensemble, pour reclasser les résultats de la recherche initiale.