摘要：
这篇文章探讨了Embedding与Rerank在RAG系统中的关键作用：
1. **Embedding**（语义召回阶段）
- 功能：将文本转化为稠密向量，实现语义相似度搜索
- 特点：速度快、覆盖广（高召回率），支持毫秒级海量检索
- 流程：先离线建立向量索引，再在线查询匹配Top-K结果
2. **Rerank**（精排阶段）
- 功能：对初筛结果进行精准重排序
- 特点：计算慢但精度高（高准确率），采用交叉编码分析query-document关系
- 价值：过滤噪声文档，提升LLM输入质量
3. **参数区别**
- TopK：控制召回阶段的候选量（较大值，如50）
- TopN：决定最终输入LLM的文档数（较小值，如3）
4. **评估标准**
- 通过MTEB等基准测试衡量模型能力
- 关键指标：检索准确率（Hit Rate）、排序质量（NDCG）
- 开源模型（如Qwen/BGE）已接近商业模型性能
文章通过对比分析，阐明了两个技术环节的协同关系：Embedding确保"不遗漏"，Rerank实现"精准投喂"。 阅读全文
posted @ 2025-06-07 01:18
pDJJq
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