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Jina Reranker v2 Base Multilingual est un modèle de codeur croisé conçu pour améliorer la précision de la recherche au-delà des barrières linguistiques et des types de données. Ce reranker relève le défi crucial de la récupération précise d'informations dans des environnements multilingues, particulièrement utile pour les entreprises mondiales qui doivent affiner les résultats de recherche dans différentes langues et types de contenu. Avec la prise en charge de plus de 100 langues et des capacités uniques en matière d'appel de fonctions et de recherche de code, il constitue une solution unifiée pour les équipes qui ont besoin d'affiner la recherche avec précision dans le contenu international, la documentation API et les bases de code multilingues. La conception compacte de 278 millions de paramètres du modèle le rend particulièrement attrayant pour les organisations qui cherchent à équilibrer hautes performances et efficacité des ressources.

Le modèle utilise une architecture cross-encoder améliorée avec Flash Attention 2, permettant une comparaison directe entre les requêtes et les documents pour une évaluation plus précise de la pertinence. Formé selon un processus en quatre étapes, le modèle établit d'abord les capacités en anglais, puis intègre progressivement les données multilingues et multilingues, avant d'être affiné avec des exemples de résultats négatifs. Cette approche de formation innovante, combinée à l'implémentation de Flash Attention 2, permet au modèle de traiter des séquences allant jusqu'à 524 288 jetons tout en maintenant une vitesse exceptionnelle. L'efficacité de l'architecture lui permet de gérer des tâches de reclassement complexes dans plusieurs langues avec un débit 6 fois supérieur à celui de son prédécesseur, tout en garantissant une évaluation précise de la pertinence grâce à une interaction directe entre la requête et le document.

Lors d'évaluations en conditions réelles, le modèle démontre des capacités exceptionnelles dans divers tests de performance. Il atteint des performances de pointe dans le classement AirBench pour les systèmes RAG et affiche de bons résultats dans les tâches multilingues, notamment dans l'ensemble de données MKQA couvrant 26 langues. Le modèle excelle particulièrement dans les tâches de données structurées, obtenant des scores de rappel élevés à la fois dans l'appel de fonctions (test de performance ToolBench) et dans la correspondance de schémas SQL (test de performance NSText2SQL). Plus impressionnant encore, il fournit ces résultats tout en traitant les documents 15 fois plus rapidement que des modèles comparables comme bge-reranker-v2-m3, ce qui le rend pratique pour les applications en temps réel. Cependant, les utilisateurs doivent noter que des performances optimales nécessitent un GPU compatible CUDA pour l'inférence.

Pour un déploiement optimal, le modèle nécessite un GPU compatible CUDA et peut être consulté via plusieurs canaux, notamment l'API Reranker, les principaux frameworks RAG comme Haystack et LangChain, ou déployé de manière privée via des places de marché cloud. Le modèle excelle dans les scénarios nécessitant une compréhension précise des barrières linguistiques et des types de données, ce qui le rend idéal pour les entreprises mondiales travaillant avec du contenu multilingue, de la documentation API ou des référentiels de code. Sa vaste fenêtre de contexte de 524 288 jetons permet de traiter des documents volumineux ou des bases de code entières en un seul passage. Les équipes doivent envisager d'utiliser ce modèle lorsqu'elles ont besoin d'améliorer la précision de la recherche dans plusieurs langues, ont besoin de capacités d'appel de fonctions pour les systèmes RAG agentiques ou souhaitent améliorer la fonctionnalité de recherche de code dans des bases de code multilingues. Le modèle est particulièrement efficace lorsqu'il est utilisé en conjonction avec des systèmes de recherche vectorielle, où il peut améliorer considérablement le classement final des documents récupérés.