RankLLM：RAG架构下通过重排序实现精准信息检索

一、前言

在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的框架下，重排序（Re-Rank）阶段扮演着至关重要的角色。该阶段的目标是对初步检索得到的大量文档进行再次筛选和排序，以确保生成阶段能够优先利用最相关的信息。这一过程类似于传统信息检索中的两阶段排序策略，其中粗排（粗略排序）阶段追求高效的检索速度，而精排（精细排序）阶段则专注于提升结果的相关性和准确性。

在RAG架构中，重排序不仅仅是对文档列表的简单重新排列，它还涉及到对文档相关性的深入理解和评估。有效的重排序技术能够显著提升RAG系统的性能，确保生成的内容不仅准确，而且与用户查询高度相关。然而，现有的重排序方法面临着一系列挑战，包括对输入顺序的过度依赖、缺乏对动态网络信息的适应性，以及模型的不透明性和不可复现性。

针对这些挑战，开源的重排序方法 RankLLM 应运而生。RankLLM 利用大型语言模型（LLMs）的强大能力，通过零样本学习（zero-shot learning）的方式，无需特定任务的训练数据即可执行重排序任务。这种方法不仅提高了重排序的效率和效果，而且通过开源实现了模型的透明性和可访问性，为研究社区提供了一个可复现、可改进的重排序工具。

RankLLM 的引入为RAG架构的发展提供了新的动力，它不仅能够处理静态的、预先定义的查询，还能够适应实时变化的数据和查询，满足不断演变的信息需求。通过这种开源和高效的重排序策略，RankLLM有望成为未来RAG系统中不可或缺的组成部分，推动信息检索和自然语言处理领域的进一步发展。

二、RankLLM 介绍

RankLLM 是一种基于大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的重排序方法，它利用了LLM的强大能力来改进信息检索的结果。在信息检索的过程中，初步检索阶段可能会返回大量相关或不相关的文档，RankLLM 的作用是在这些文档中进行再次排序，以提高检索结果的相关性和准确性。RankLLM通过使用LLM作为“提示-解码器”（prompt-decoder），在没有特定任务训练数据的情况下（即零样本设置），对文档列表进行重新排序，优化诸如归一化折扣累积增益（nDCG）等检索指标。

三、RankLLM 原理

RankLLM 重排序的原理基于零样本学习（zero-shot learning），它不需要特定任务的训练数据。RankLLM 使用一种提示（Prompt）来指导LLM如何对文档列表进行排序。这个提示描述了重排序任务，并提供了一个格式，让模型知道如何生成排序后的文档列表。RankLLM 利用了 LLM 的理解和生成能力，通过指令微调（instruction fine-tuning）来学习如何根据相关性对文档进行排序。

在实际操作中，RankLLM接收一系列候选文档和相关的查询，然后使用LLM生成一个按相关性排序的文档列表。这个过程涉及到从大型数据集中提取有用的信息，并将这些信息融入到LLM的生成过程中，以实现更准确的重排序。

四、RankLLM 实现

如何使用 RankLLM 工具对搜索结果进行重新排序，以提升结果的相关性和准确性。RankLLM 提供了一系列专门针对这项任务进行优化的开源大语言模型，例如 RankVicuna 和 RankZephyr。

本文将通过比较 Van Gogh Wiki 页面的搜索结果，分别使用了传统的检索方法和结合 RankLLM 的检