Reranking
檢索重新排序
檢索重新排序是用第二個模型，再為搜尋結果評分一次。它會更仔細比較問題和每份文件，然後調整順序。
另一個例子
向量搜尋先為一個問題找出 50 個可能的段落。交叉編碼器（cross-encoder）把直接回答問題的段落往前排，但重新排序找不回原本不在這 50 個結果裡的文件。
主要部分
- 01初始候選
- 02查詢文件相關分數
- 03重新排序的 top-k
什麼時候用
先做廣泛搜尋，再用更強的相關性判斷改善前幾名結果時，可以使用這個詞。
什麼時候不要用
不要讓重新排序模型掃描沒有範圍的全部資料，也不要用 top-k 分數掩蓋候選文件漏找的問題。
程式裡的名稱
retrieve N → score pairs → return top K 上線前要檢查
檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。
預期成果：使用或評估 檢索重新排序 (Reranking)，讓 AI 行為可以衡量，也能連回證據。 使用者情境：向量搜尋先為一個問題找出 50 個可能的段落。交叉編碼器（cross-encoder）把直接回答問題的段落往前排，但重新排序找不回原本不在這 50 個結果裡的文件。 AI 方法或概念：檢索重新排序 (Reranking)。 適用理由：先做廣泛搜尋，再用更強的相關性判斷改善前幾名結果時，可以使用這個詞。 不應使用的情況：不要讓重新排序模型掃描沒有範圍的全部資料，也不要用 top-k 分數掩蓋候選文件漏找的問題。 AI 要求：定義輸入與參考證據。設定模型和工具權限。使用有版本編號的評估資料與指標。說明失敗、拒答、隱私、速度與成本限制。 營運防護：保留可查詢記錄，並隱藏其中的敏感資料。提供使用者看得懂的安全退路。標出必須由人員覆核的步驟，並定義模型或提示詞的回復方式。 驗收條件：在有版本編號的評估集上記錄目前基準與目標。測試邊界案例與惡意輸入。驗證安全退路、監控、權限與回復方式。 證據與限制（證據邊界）：沒有一份官方標準能管到全部內容。不同團隊、平台或框架的用法可能不同。 待確認：目標任務、模型與版本、評估負責人、參考資料、風險門檻、工具權限，以及正式環境的安全退路。
檢查這份需求
請 AI 程式助手檢查目前如何使用 檢索重新排序 (Reranking)。 定義：檢索重新排序是用第二個模型，再為搜尋結果評分一次。它會更仔細比較問題和每份文件，然後調整順序。 正式環境檢查：檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。 修改程式前，先列出看到的證據、缺口、嚴重程度，以及最小且安全的修正。