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：

1. 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。
2. 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