再次提升RAG性能：两种高效的Rerank模型实践指南

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点击上方 蓝色 “ 顶层架构领域 ”，关注精彩与你分享 在高级RAG应用中，检索后处理环节至关重要 。Rerank技术通过重新排序检索出的文档块，确保与用户问题更相关的信息排在前面，从而 提高语言模型生成答案的质量 。在这个环节中，可以做一些诸如相似度过滤、关键词过滤、chunk内容替换等处理。其中， Rerank（重排序） 是一种常见的，也是在RAG应用优化中很常见的一种技术处理环节。 本文介绍了两种被广泛认可的Rerank模型： Cohere Rerank模型和bge-reranker-large模型 ，并提供了使用指南。 一、 为什么还需要Rerank RAG应用中有多种索引类型，很多索引技术并非基于语义与向量构建，其检索的结果希望借助独立的Rerank实现语义重排 在一些复杂RAG范式中，很多时候会使用多路混合检索来获取更多相关知识；这些来自不同源、不同检索算法的chunks要借助Re ………………………………