重排序是什么

重排序（Re-ranking）是对初步检索到的文档进行二次排序的关键步骤，目的是提升最相关文档的优先级，从而优化最终生成答案的质量。

为什么需要重排序

在 RAG 中，系统通常会使用：

• BM25、TF-IDF 等稀疏方法，或

• Embedding 相似度（如 DPR、ColBERT）等稠密方法

来先召回一批（如 top 100）候选文档。这些方法虽然快速，但准确率有限，容易混入不够相关的内容。

所以，需要一个更强的模型来对召回结果做重排序，从而：

• 提高 top-k 文档的相关性

• 帮助生成模块（如 GPT）拿到更有价值的信息

为什么嵌入模型还不够？需要 Re-ranker？

一句话总结：

嵌入模型关注“整体相似”，而 Re-ranker 关注“语义对齐”。

嵌入模型的优点与局限

优点：

• 高效：预先对文档进行编码，只需计算向量相似度（如余弦距离）。

• 可扩展：适用于百万甚至上亿文档的快速检索。

局限：

• 嵌入模型通常将整段文本“压缩”成一个固定维度的向量，比如 768 维。

• 这会导致 语义信息的平均化 或 特定细节的丢失，特别是在面对复杂、细粒度的查询时。

• 它不考虑当前的查询内容，只提供文档本身的“通用表示”。

例如：

查询：“退税证明可以在线申请吗？”

某篇文档整体讲了退税流程，但提到“证明需线下办理”。嵌入模型可能会因为“退税”两个字匹配就给它很高的分，但实际并不回答用户的“在线申请”诉求。

Re-ranker 是怎么解决这个问题的？

特点：

• Re-ranker 是一个 query-aware 模型（通常是 Cross-Encoder）。

• 它将查询与候选文档 一起作为输入，进行上下文匹配判断。

• 可以看到词与词之间的具体交互，例如：问题中“在线申请”与文档中“只能线下办理”是否语义冲突。

缺点：

• 推理速度慢（需要每次 pairwise 编码）

• 通常只用于 top-k（如前100）文档的精排，而不是全部语料。

举个例子理解差异

比如你问：“迪士尼年卡是否能用于快速通道？”

• 嵌入模型可能找到了讲“年卡权益”或“快速通道”的文档；

• Re-ranker可以判断这两段话是否明确说了“年卡可以/不可以用于快速通道”。

总结一句话

嵌入模型负责“粗筛”，重排序器负责“精挑”。只有两者配合，才能实现高效且高质量的检索增强生成（RAG）系统。