图神经网络在信息检索重排序中的应用：原理、架构与Python代码解析

现代信息检索系统和搜索引擎普遍采用两阶段检索架构，在人工智能应用中也被称为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。在初始检索阶段，系统采用高效的检索方法，包括词汇检索算法（如BM25）或密集嵌入检索器（基于近似最近邻算法），为给定查询获取初始候选文档或段落集合。这一阶段优先考虑检索速度而非完整性，因此常常返回包含噪声或不相关的结果，可能导致下游任务产生错误答案或幻觉问题。第二阶段即重排序过程，通过重新计算候选文档的相关性分数并生成更精确的排序列表来优化检索结果。传统重排序方法通常使用强大的语言模型（交叉编码器或大型Transformer模型）独立评估每个查询-文档对，虽然计算成本更高，但显著提升了检索精度。