De ce este necesar reranking-ul?
Sistemele RAG tradiționale aplică recuperare bazată pe similaritate vectorială, care corelează puternic cu similaritatea lexicală și semantică. Cu toate acestea, cei mai apropiați vecini vectoriali nu sunt neapărat documentele cele mai relevante pentru o anumită întrebare. Reranking-ul aplică un calcul de relevanță mai precis pe un subset mai mic de candidați recuperați.
Abordări de reranking
Rerankerii cu encoder încrucișat codifică simultan perechile întrebare-document, permițând compararea directă. Rerankerii cu bi-encoder se bazează pe vectorizarea separată a întrebărilor și documentelor, mai rapid dar mai puțin precis. Reranking-ul bazat pe LLM trimite cereri bazate pe prompt LLM-ului pentru evaluarea relevanței documentelor.
Implementare enterprise
Reranking-ul poate fi de obicei inserat în pipeline-ul RAG între recuperarea inițială și generarea finală. Evaluați rerankerii candidați pe seturile de date de evaluare reprezentative pentru cazurile dvs. de utilizare.