【RAG实战优化】增加BGE-Reranker 如何提升检索精度

RAG 通过结合大型语言模型（LLM）的生成能力和外部知识库的检索能力，能够生成更准确、更可靠的答案。然而，RAG 的性能很大程度上依赖于检索组件的质量。传统的检索方法（如 BM25 或基于 embedding 的相似度检索）可能无法准确地捕捉查询和文档之间的细微语义关系，导致检索到的文档不完全相关或排序不理想。

为了解决这个问题，我们可以在 RAG 流程中引入一个 Re-ranker（重排序器）模块。Re-ranker 的作用是对初始检索结果进行重新排序，将最相关的文档排在前面，从而提高检索精度，最终提升 RAG 模型的整体性能。本文将深入探讨 Re-ranker 的原理、优势，并以 BGE-Reranker 为例，详细介绍如何将其集成到 RAG 系统中，并提供代码示例和实践指导。

1. 为什么需要 Re-ranker？

在 RAG 系统中，检索组件通常包含两个阶段：

1. 粗排（Retrieval）：使用高效的检索算法（如 BM25、DPR 等）从大规模文档库中快速召回一组候选文档（例如，前 100 个）。
2. 精排（Re-ranking）：使用更精细的模型对候选文档进行重新排序，将最相关的文档排在前面。

传统的检索方法（粗排阶段）通常存在以下问题：

• 词汇不匹配（Lexical Mismatch）：查询和文档可能使用不同的词汇表达相同的语义，例如 “automobile” 和 “car”。
• 语义