Fine Tuned Movie Retriever Bge Base En V1.5

🚀 微調電影檢索器（豐富語義與元數據查詢 + 智能負採樣）

這是一個為電影和電視劇推薦系統定製的微調句子轉換器模型。它針對影視推薦的檢索增強生成（RAG）管道中的高質量向量檢索進行了優化。微調使用了約32,000條跨元數據和氛圍風格提示的合成自然語言查詢：

• 豐富的氛圍風格自然語言查詢（例如：具有愛情和犧牲主題的情感強烈的太空探索電影）
• 基於元數據的自然語言查詢（例如：昆汀·塔倫蒂諾在20世紀90年代執導的任何關於搶劫的犯罪電影？）
• 更智能的負採樣（類型對比、主題不匹配、明星 - 主題混淆）
• 超過32,000個三元組（查詢、正文檔、負文檔）的數據集

🚀 快速開始

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("jjtsao/fine-tuned_movie_retriever-bge-base-en-v1.5")
query_embedding = model.encode("mind-bending sci-fi thrillers from the 2000s about identity")

✨ 主要特性

• 專為影視推薦系統定製，優化了RAG管道中的向量檢索。
• 支持豐富的氛圍風格和基於元數據的自然語言查詢。
• 採用更智能的負採樣策略。

📚 詳細文檔

訓練詳情

• 基礎模型：BAAI/bge-base-en-v1.5
• 損失函數：MultipleNegativesRankingLoss
• 訓練輪數：4
• 優化目標：RAG系統中的前k個語義檢索

評估：微調模型與基礎模型對比

評估設置：

• 數據集：3,598條保留的元數據和氛圍風格自然查詢。
• 方法：使用查詢和正文檔之間的餘弦相似度進行前k個排名。
• 目標：評估類似推薦場景中的前k個檢索質量。

理想用例

• RAG風格的電影推薦應用。
• 大型電影目錄的語義過濾。
• 查詢 - 文檔重排序管道。

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證，可用於個人和商業用途。