检索重排 Reranking：让最相关的资料排到前面

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用知识库问答时，第一步检索常返回一堆候选。检索重排（Reranking）会对这些候选再次打分，把真正相关的排到前面。

为什么需要

初步检索快但较粗，可能混入相似却不贴切的内容。重排模型更细致地比对问题与资料，提升最终答案的质量。

• 先广撒网再精挑选
• 明显减少答非所问
• 对长问题效果更明显

当你问一个复杂问题时，好的重排能让 AI 先读到最关键的教材段落。它是提升知识库问答准确率的关键一环，常被用在 RAG 流程里。

检索重排像第二轮面试官，把初筛过关的人里最合适的一个挑出来。

当然重排会增加一点耗时，需要在速度与准确度之间权衡。