Что такое reranking в RAG-пайплайне и когда он нужен?

Что такое reranking в RAG-пайплайне?

Reranking — это этап в пайплайне Retrieval-Augmented Generation (RAG), который следует за первичным поиском документов. Первичный поиск (например, с помощью векторных эмбеддингов или BM25) часто возвращает много релевантных и нерелевантных результатов. Reranker использует более сложную модель (например, cross-encoder) для точной оценки релевантности каждого документа относительно запроса. Он переупорядочивает результаты, помещая наиболее подходящие наверх.

Когда нужен reranking?

Reranking особенно полезен в следующих случаях:

• Когда первичный поиск даёт много шума (нерелевантных документов).
• Когда требуется высокая точность ответа, например, в юридических или медицинских системах.
• Когда контекст запроса сложный и требует учёта семантических нюансов.

Пример реализации

Ниже приведён упрощённый пример на Python с использованием библиотеки sentence-transformers для reranking:

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Инициализация reranker
model = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')

# Запрос и документы после первичного поиска
query = "Как работает reranking в RAG?"
documents = [
    "Reranking улучшает релевантность результатов.",
    "Первичный поиск использует эмбеддинги.",
    "Генеративная модель создаёт ответ."
]

# Оценка релевантности
pairs = [[query, doc] for doc in documents]
scores = model.predict(pairs)

# Сортировка по убыванию
ranked = sorted(zip(documents, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(ranked)

Вывод

Reranking — это мощный инструмент для повышения качества RAG-систем, особенно когда важна точность. Его стоит применять в задачах, где первичный поиск недостаточно точен, а контекст запроса требует глубокого понимания.