RAG系统中Rerank技术的深度解析与应用实践

最新推荐文章于 2025-06-26 23:22:11 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： RAG
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引言：RAG系统的精度瓶颈与Rerank的崛起

在当今大模型应用中，检索增强生成（RAG） 已成为解决知识更新和幻觉问题的核心技术架构。然而，实践表明超过70%的RAG系统在首次部署后面临答案不精准的困扰。其核心矛盾在于：

  • 召回率要求：需要返回足够多的文档确保关键信息不遗漏
  • 上下文限制：LLM处理长上下文时信息提取能力显著下降
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RAG技术深度解析：从原理到企业级应用实战
maxcode
03-15 303
根据微软2023年技术报告，引入RAG后模型在金融风控场景的幻觉率降低至3.2%。RAG（检索增强生成）通过动态接入外部知识库，将检索与生成能力融合，使模型具备。实验数据显示，引入重排序后问答准确率提升17.3%。
RAG模型效果优化全攻略：多维度策略优化RAG模型性能的关键技术与方法（RAG优化）
丨汀、的博客
09-02 1055
RAG模型效果优化全攻略：多维度策略优化RAG模型性能的关键技术与方法（RAG优化）
第三十四个问题-为什么RAG一定需要Rerank？
释迦呼呼的博客
03-19 546
Rerank并非RAG的“绝对必要”步骤，但它是低成本、高收益的优化手段，尤其针对开放域、复杂查询场景。它的核心价值在于弥补初步检索的语义理解不足，确保生成模型获得高纯度、高相关性的输入，从而显著提升最终输出的准确性、相关性和逻辑性。在资源允许的情况下，Rerank是RAG系统中值得投入的关键环节。
深入浅出：理解RAG中的Re-Ranking机制
fudaihb的博客
04-03 8680
Re-Ranking机制作为RAG模型中的一个关键环节，起着至关重要的作用。它在检索完成后对候选文档进行再排序，从而提高了最终生成结果的质量和相关性。本文旨在深入探讨RAG模型中Re-Ranking机制的原理、方法和应用，以便读者更好地理解这一重要组成部分，并能够在实际应用中灵活运用。
【RAG实践】Rerank，让RAG更近一步
最新发布
2401_84208172的博客
06-26 784
本文介绍了如何结合Rerank技术优化RAG（检索增强生成）系统，通过LlamaIndex框架和通义千问1.5大模型，构建更高效的本地知识库问答机器人。文章重点阐述了Rerank的原理和作用，即通过重新排序和筛选检索结果提升回答准确率。实践环节详细展示了环境配置、模型加载（使用GTE文本向量和bge-reranker-v2-m3）、数据处理以及系统搭建的全流程，并提供了在魔搭社区PAI-DSW平台的运行指南。该方法在不损失准确性的前提下显著提升了查询效率。
使用大模型检索增强 Rerank 模型，检索效果提升太明显了！
2201_75499313的博客
01-28 6619
RAG 是一种结合了信息检索和文本生成的语言模型技术。简单来说，当你向大语言模型（LLM）提出一个问题时，RAG 首先会在一个大型的文档集合中寻找相关信息，然后再基于这些信息生成回答。Rerank 的工作就像是一个智能的筛选器，当 RAG 从文档集合中检索到多个文档时，这些文档可能与你的问题相关度各不相同。有些文档可能非常贴切，而有些则可能只是稍微相关或者甚至是不相关的。这时，Rerank 的任务就是评估这些文档的相关性，然后对它们进行重新排序。它会把那些最有可能提供准确、相关回答的文档排在前面。
RAG 04：重排序（Re-ranking）技术探讨
热门推荐
DEVELOPERAA的博客
05-14 1万+
重排序（Re-ranking）技术在检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）全流程中起着至关重要的作用。在最原始的 RAG 方法中，可能会检索到大量的上下文，但并非所有上下文都与问题相关。
为什么 RAG 一定需要 Rerank？
python12345_的博客
03-20 738
尽管 Rerank 模型的运行速度较慢，但其在准确性上的优势使其在许多场景中不可或缺。通过两阶段检索系统，我们可以在第一阶段快速筛选出候选文档，然后在第二阶段通过 Rerank 模型进行精细排序，从而在保证效率的同时，显著提升检索结果的质量。这种策略在处理复杂的问答任务和生成任务时尤为重要，因为它能够确保最终返回的文档不仅数量适中，而且相关性更高。
高阶RAG-ReRank
wangning0714的博客
05-08 3696
传统RAG 到 高阶RAG-ReRank的进化
RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践
03-07 1313
在自然语言处理领域，传统问答系统往往面临两大难题：如何突破模型知识边界？如何保障回答的可信度？RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构应运而生。而当我们以工程视角实现RAG时，就需要一个标准化的载体——RAG Agent。
【速通RAG实战：进阶】15、对话式智能推荐系统全攻略：精准推荐技术与企业级实践
RickyIT的专栏
05-29 639
本文系统阐述了智能推荐系统的核心逻辑、技术架构及企业级实施路径。推荐系统依托"用户-对话-内容"三维驱动模型，通过上下文感知、用户画像和内容建模实现精准匹配。关键技术包括BERT+CRF实体识别、FastText意图分类、混合推荐策略和LambdaMART重排序算法。极客时间实践表明，多模态内容处理、动态触发策略和数据驱动优化可显著提升推荐效果。企业实施时需注重工具链选型、权限安全设计和典型场景适配，如通过Qdrant向量数据库、LightFM算法和企业微信机器人构建高效推荐系统。
BGE系列模型原论文，rag中的rerank模型
07-11
BGE模型，全称为BAAI General Embedding模型，是由北京智源研究院研发的一系列通用语义向量模型。自2023年8月发布以来，BGE模型家族已经推出了多个版本，包括BGE v1.0、v1.5和多语言模型BGE-M3。这些模型在语义理解和跨语言映射方面取得了显著进展，为自然语言处理领域带来了新的突破 。 BGE模型的特点包括： 多语言性（Multi-Linguality）：BGE模型支持超过100种语言，能够处理不同语言之间的语义匹配任务，建立有效的跨语言语义联系 。 多功能性（Multi-Functionality）：BGE模型集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索等检索功能，可以一站式服务不同的语义检索场景 。 多粒度性（Multi-Granularity）：BGE模型可以处理不同粒度的输入文本，包括句子、段落、篇章和文档，最大输入长度可达8192 。
太强了！最全的大模型检索增强生成（RAG）技术概览！
机器学习社区
03-10 7792
如果你已经熟悉检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的概念，请直接跳转到高级 RAG 部分。检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是一种技术，它通过从数据源中检索信息来辅助大语言模型（Large Language Model, LLM）生成答案。
改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果
强化学习曾小健
09-21 1万+
RAG架构来自于实际问题，而很多问题都是相似的，在效果优化层面，我们可以借鉴一些推荐系统等传统AI系统的优化经验，将其迁移过来，这对于改进RAG效果有很大的帮助，在后面的文章里，还将继续介绍具体场景的一些使用问题，欢迎关注。
检索增强生成（RAG）-重新排序方法
HJ_blog
02-25 1733
如图 1 所示，重新排序的任务就像一个智能过滤器。当检索器从索引集合中检索出多个上下文时，这些上下文可能与用户的查询具有不同的相关性。有些上下文可能非常相关（图 1 中红色方框中突出显示的内容），而其他上下文可能只是略有相关甚至不相关（图 1 中绿色和蓝色方框中突出显示的内容）。重新排序的任务是评估这些上下文的相关性，并优先选择最有可能提供准确和相关答案的上下文。这样，LLM 就能在生成答案时优先考虑这些排名靠前的上下文，从而提高答案的准确性和质量。
怎么解决大模型知识库的检索问题，RAG检索增强之——ReRank(重新排序)
Code1994的博客
12-10 3121
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
揭开RAG重排序（Rerankers）和两阶段检索（Two-Stage Retrieval）的神秘面纱
春华秋实
08-12 479
此外，由于查询是在收到后才知道的，双编码器对查询的上下文一无所知（我们是在用户提出查询之前就已经创建了嵌入）。由于重排序器是在用户提出查询时才运行，这让我们能够针对具体查询分析文档的含义，而非仅生成一个泛化的、平均化的含义。然而，这在实际操作中是不可行的，因为大语言模型对可处理的文本量有限制，这个限制称为上下文窗口。第二，尽管大模型拥有高达100K Token的巨大上下文窗口，理论上可以包含大量文档，但我们仍然不能返回所有文档并填满上下文窗口来提高召回率。请注意，这里的文档A实际上等同于我们的查询。
Advanced RAG 04：重排序（Re-ranking）技术探讨
Baihai_IDP的博客
04-20 2136
本文介绍了两种主要的 Re-ranking 方法，并演示了如何将其融入到 RAG 系统中，提高系统性能。分别是：(1) 使用 Re-ranking 模型直接对检索到的文档和 query 之间的相关性进行评分和排序。作者介绍了一些可用的开源和商业 Re-ranking 模型；(2) 利用大语言模型（LLM）对文档和 query 进行深入理解，通过对相关性程度进行排序来实现 Re-ranking 。文中介绍了 RankGPT 这种基于 LLM 的 Re-ranking 方法。
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