Reranking
检索重排序
检索重排序是用第二个模型，再为搜索结果评分一次。它会更仔细比较问题和每份文档，然后调整顺序。
另一个例子
向量搜索先为一个问题找出 50 个可能的段落。交叉编码器（cross-encoder）把直接回答问题的段落往前排，但重排序找不回原本不在这 50 个结果里的文档。
主要部分
- 01初始候选
- 02查询文档相关分数
- 03重排序后的 top-k
什么时候用
先做广泛搜索，再用更强的相关性判断改善前几名结果时，可以使用这个词。
什么时候不要用
不要让重排序模型扫描没有范围的全部数据，也不要用 top-k 分数掩盖候选文档漏找的问题。
代码里的名称
retrieve N → score pairs → return top K 上线前要检查
检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。
预期结果：使用或评估 检索重排序 (Reranking)，让 AI 行为可以衡量，也能连回证据。 用户场景：向量搜索先为一个问题找出 50 个可能的段落。交叉编码器（cross-encoder）把直接回答问题的段落往前排，但重排序找不回原本不在这 50 个结果里的文档。 AI 方法或概念：检索重排序 (Reranking)。 适用理由：先做广泛搜索，再用更强的相关性判断改善前几名结果时，可以使用这个词。 不应使用的情况：不要让重排序模型扫描没有范围的全部数据，也不要用 top-k 分数掩盖候选文档漏找的问题。 AI 要求：定义输入与参考证据。设置模型和工具权限。使用有版本号的评估数据与指标。说明失败、拒答、隐私、速度与成本限制。 运营防护：保留可查询记录，并隐藏其中的敏感数据。提供用户看得懂的安全备用做法。标出必须由人工复核的步骤，并定义模型或提示词的恢复方式。 验收标准：在有版本号的评估集上记录当前基线与目标。测试边界案例与恶意输入。验证安全备用做法、监控、权限与恢复方式。 证据与限制（证据边界）：没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认：目标任务、模型与版本、评估负责人、参考数据、风险阈值、工具权限，以及生产环境的安全备用做法。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 检索重排序 (Reranking)。 定义：检索重排序是用第二个模型，再为搜索结果评分一次。它会更仔细比较问题和每份文档，然后调整顺序。 生产环境检查：检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。