为什么重排序比粗排效果更好

因为粗排模型只做了粗略的相似度匹配，很多细节和语义关系无法捕捉，而重排序模型可以结合查询和文档内容进行深入理解，所以能更准确判断哪些文档更相关，效果自然更好。

深入解释

一、粗排模型的机制与局限

粗排模型通常用的是：

• 稀疏向量方法（如 BM25）：匹配关键词出现频次

• 稠密向量方法（如 DPR、BGE）：用双塔嵌入计算语义相似度

优点：

• 快速，可以在大规模语料中筛出 top-N 文档

• 适合做大规模预检索

局限：

• 只能捕捉粗粒度相似性

• 文档嵌入是“通用表示”，无法结合具体查询语义

• 无法理解否定、逻辑关系、因果语义等细节

二、重排序模型的机制与优势

重排序模型通常采用 Cross-Encoder 或类似结构，如：

输入：[CLS] 查询 [SEP] 候选文档 [SEP] 输出：相关性分数

优势：

• 输入是成对的，可以精细建模 query 和 document 的交互

• 模型看到“整个问题”和“整篇文档”，可以：

  • 判断是否语义真正匹配

  • 理解否定、条件、时间关系等语义细节

• 适合做精排（top-10、top-20）

三、例子对比

问题：“儿童是否可以在无人陪同下进入园区？”

粗排只看“儿童”这个关键词就把 A 提上来了，但重排序能理解“陪同”与问题的语义关系，从而正确排序 B。

四、结论总结

一句话总结

粗排负责召回，重排负责判断谁最相关。粗排像撒网，重排像挑鱼。重排序之所以效果好，是因为它在理解层面对 query 和文档的匹配做得更深入、更精细。