通过Reranking来优化RAG：提升信息检索的精准度

RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为一种重要的信息检索与生成技术（RAG（Retrieval Augmented Generation）及衍生框架：CRAG、Self-RAG与HyDe的深入探讨），在帮助用户获取准确答案方面发挥着重要作用。然而，随着数据量的不断增长和用户需求的日益复杂，传统 RAG 系统在检索准确性和上下文相关性方面面临着诸多挑战。Reranking（重新排序）技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。通过在 RAG 系统中引入 Reranking 模型，可以对检索到的初始结果进行重新评估和排序，从而提高最终提供给用户的上下文质量，进而提升整个系统的性能。今天我们一起了解一下Reranking 技术。

一、Reranking 介绍

1、基本概念

Reranking 是一种在信息检索系统中用于优化搜索结果排序的技术。在 RAG 系统中，它主要在检索步骤之后、答案生成步骤之前发挥作用。其核心思想是通过更精细的模型对初始检索到的候选结果进行重新评估，以确定它们与用户查询的相关性程度，