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📊 重排序 是什么？
海选后让专家再挑一遍，确保最好的在最前面
⚡ 一句话秒懂
海选后让专家再挑一遍，确保最好的在最前面
📖 举个故事
第一次搜索「Python数据分析教程」出来了500个结果，AI先快速筛选出前50个候选。但这50个里还混着一些不太相关的。于是AI叫来「专家」——一个更聪明的模型，把这50个重新打分：把最贴近你需要的排在前面，把虽然有关但不太对劲的往后排。海选出50个，精挑出5个精品。
💡 类比理解
暂未补充。
🧩 真实例子
暂未补充。
🛠️ 怎么实际使用
重排序（Reranking）显著提升搜索结果质量。例如在智能客服中，一次搜索可能召回20条候选FAQ，用重排序模型重新打分后，最相关的3条排在最前面送给用户。做RAG应用时，通常在向量检索后加一个重排序步骤，能提升回答准确率10-20%。
📚 进阶原理
Reranker是交叉编码器（Cross-Encoder），同时将查询和文档对输入模型计算相关性分数，精度高于双编码器（Bi-Encoder）的向量检索。常用模型如Cohere Rerank、BGE-Reranker。由于计算开销较大，通常在粗召回（百级别）后做重排序（十级别），形成两阶段检索。