打破瓶颈，让RAG学会思考：中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner

中国联合研究团队发布BGE-Reasoner，提出一套用于推理密集型信息检索的端到端解决方案，在权威评测基准BRIGHT上以45.2分的成绩刷新纪录，领先第二名3.6分。该方案采用Rewriter-Embedder-Reranker三阶段模块化架构，并通过大模型合成高质量训练数据，结合强化学习提升模型推理能力。其内置向量模型BGE-Reasoner-Embed在多项测试中表现最优。该成果为RAG与AI Agent的发展提供了关键技术支撑，相关资源将向社区开放，推动领域进步。
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