Rerank 交叉编码器在 RAG 中的应用与验证

原理概述交叉编码器将查询与候选文本拼接后一次性编码并打分，适合在较小候选集上进行高质量排序，与向量检索形成“先召回后精排”的两阶段结构。技术参数（经验证建议）初始召回 `top_k`：50–200（视语料规模与查询复杂度）；若语料质量高可取下限重排保留 `keep_k`：5–10；答案生成通常以 3–8 片段为佳模型选择：使用 MS MARCO 语料上训练的交叉编码器或同类检索排序模型评测指标：Recall@k、MRR、nDCG；线下评测与线上点击/满意度联合实践步骤向量或 BM25 初始召回，输出候选 `top_k`交叉编码器对每个候选计算相关性分数按分数降序保留 `keep_k` 并传入生成模型记录引用与分数以便审计与调参评测与调参网格搜索：在 `top_k` 与 `keep_k` 上取多点组合，选择指标拐点错误分析：定位误排样例并优化分块或文本清洗常见问题候选过少导致误差：提高 `top_k` 并清洗噪声片段模型泛化不足：领域语料偏差大时考虑领域适配或提示工程辅助总结两阶段检索可显著提升相关性与答案引用质量，关键在于合理的候选规模与稳定的评测闭环。