詳細解釋
重排序（Re-Ranking）是在初步檢索後，用更精確的模型對候選結果重新排序的技術，提升檢索增強生成 (RAG)的檢索質量，平衡效率和精度。
兩階段檢索：
- 第一階段（召回）：
- 快速檢索大量候選（如top-100）
- 使用高效索引（HNSW等）
- 犧牲精度換取速度
- 第二階段（精排）：
- 對候選用精確模型重排
- 選出最終top-k（如top-5）
- 提高最終結果質量
重排序模型：
- 交叉編碼器（Cross-Encoder）：
- 將查詢和文檔一起輸入模型
- 計算相關性分數
- 精度高但計算慢
- 雙編碼器改進：
- 更強的embedding模型
- 微調於特定領域
常見模型：
- Cohere Rerank：專用重排序API
- BGE Reranker：開源重排序模型
- Cross-Encoder MSMARCO：標準實現
- ColBERT：late interaction高效重排
優勢：
- 精度提升：顯著提高檢索準確性
- 效率平衡：不對全庫精排
- 靈活：可選擇不同精排模型
- 可解釋：提供相關性分數
應用場景：
- 檢索增強生成 (RAG)：提升文檔檢索質量
- 搜尋引擎：結果精排
- 推薦系統：候選精排
- 電商搜索：商品排序
實現策略：
- 級聯：多個精排階段（由粗到精）
- 動態：根據查詢複雜度決定是否重排
- 預算控制：限制重排序候選數
評估：
- MRR（Mean Reciprocal Rank）：首位相關性
- NDCG：考慮排序位置
- 延遲：重排序增加的時間
重排序是高質量檢索系統的標準組件。