在我们的上一篇博客 (opens new window)中，我们探讨了将向量搜索与重新排序方法相结合，以解决向量搜索的固有限制，例如在文本到向量转换过程中可能丢失信息的问题。这种集成使其成为复杂查询意图的强大解决方案，显著提高了整体搜索准确性。
在当今各种重新排序解决方案中，Jina AI (opens new window) 通过推出新的 Reranker API (opens new window) 展示了卓越的性能改进。作为回应，MyScale 迅速更新了其重新排序功能，以支持 Jina Reranker，进一步简化了开发人员和企业集成高级搜索功能的过程。
# 什么是 Jina AI Reranker
Jina AI Reranker API (opens new window)通过重新排序检索到的文档，深入理解搜索查询的上下文和语义，从而增强搜索和检索任务。评估结果显示，使用 Jina Reranker 可以显著提高搜索准确性，特别是在意图和上下文至关重要的复杂查询中。
# 主要优势
- 增强的精度和上下文相关性：Jina AI Reranker 通过优化搜索结果，与用户意图密切匹配，显著提高用户满意度。它在重要的重新排序基准测试中始终表现优于竞争对手，如 BGE（BAAI）、BCE（网易有道）和 Cohere，确立了其在该领域的领先地位。这种卓越性能凸显了它提供精确和上下文相关结果的能力。
- 易于集成：通过简单的 API 调用，可以将 Jina AI Reranker 集成到现有的搜索系统中。
- 可定制性：用户可以轻松指定不同的模型和参数，以适应其特定需求。
# 什么是 MyScale 的重新排序功能
MyScale 的重新排序功能将主流的重新排序 API（如 HuggingFace、Amazon SageMaker、Cohere 和 Jina AI）集成到一个统一的框架中。这个强大的功能使用户可以通过简单的 SQL 语句轻松调用这些领先提供商的 API，简化了实现过程。通过整合这些多样而强大的重新排序工具，MyScale 增强了不同平台上搜索功能的适应性和效率。
有关如何在 MyScale 中利用这些功能的更详细信息，请访问我们的文档 (opens new window)。
# 在 MyScale 中使用 Jina AI Reranker
在处理 SQL 中的重新排序时，一种提高效率的实用策略是声明一个用户定义函数（UDF），封装了重新排序参数，包括提供商名称和 API 密钥。这种方法可以避免在每个查询中重复指定这些详细信息，并简化凭据或提供商详细信息的更新。
以下是一个声明名为JinaAIRerank的函数的 SQL 语句。将'JINAAI_API_KEY'替换为您的实际 API 密钥：
CREATE FUNCTION JinaAIRerank ON CLUSTER '{cluster}' AS (x,y,z) -> Rerank(x, y, z, 'Jina', '', 'JINAAI_API_KEY', '')
设置好函数后，您可以通过简单调用JinaAIRerank来执行重新排序。以下是如何使用此函数对一系列文档进行重新排序，并返回与'query'最相关的'TOP_K'个文档的方法：
SELECT JinaAIRerank('query', ['doc', ...], TOP_K)
# 结论
Jina AI 的 Reranker API 与 MyScale 的集成显著增强了搜索功能，使开发人员更容易将搜索结果与用户意图对齐。这种合作标志着搜索技术的一步前进，提供了一种更简单、更高效的处理复杂查询的方法。通过采用这种先进的重新排序解决方案，企业可以期待提高搜索准确性和用户满意度。
