大模型应用中常说的Rerank是什么技术?
Rerank技术详解
一、定义与基本原理
Rerank（重排序）是一种在信息检索系统中用于优化搜索结果排序的技术，其核心目标是通过二次评估和排序候选文档，提升结果的相关性和准确性。其运作机制通常分为两阶段：
- 初步检索：使用传统方法（如BM25关键词匹配或Embedding向量检索）快速获取候选集。
- 重排序：通过更复杂的模型（如Transformer）对候选集进行语义深度分析，生成相关性分数并重新排序。
技术特点包括：
- 交叉编码（Cross-Encoder） ：直接对查询和文档的联合输入进行建模，捕捉深层语义关联，而非仅依赖向量相似度。
- 动态评分机制：通过Sigmoid函数将分数映射到[0,1]区间，量化相关性。
- 两阶段设计：平衡效率与精度，避免直接处理大规模语料的计算开销。
二、主要应用场景
| 场景 | 应用描述 | 示例模型/技术 |
|---|---|---|
| 搜索引擎 | 优化搜索结果排名，提升用户查询意图匹配度 | BM25+Cross-Encoder |
| 推荐系统 | 对候选商品进行二次排序，结合用户行为数据提 |