RAG 中的重排器 (Rerankers) 在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 流程中，檢索器 (Retriever) 從大量文件中取回一批可能相關的文件區塊。然而，這些初步檢索到的結果不一定總是按「最相關」到「最不相關」的順序排列。重排器 (Reranker) 的作用就是在檢索之後、將文件傳遞給大型語言模型 (LLM) 之前，對這批文件進行重新排序，以提升最終結果的品質。 1. 為什麼需要重排？ 傳統的向量相似度搜尋（如餘弦相似度）雖然能快速找到語意上相近的文件，但它有時無法完全捕捉查詢和文件之間的細微語意關係。例如，它可能無法區分「蘋果公司」和「蘋果水果」。 重排器透過一個更強大、但計算成本也更高的模型，對初步檢索到的少量文件（例如前 20-100 個）進行精細的相關性評分，從而： 提升精準度：將真正最相關的文件排在最前面 過濾雜訊：降低不相關文件對 LLM 生成答案的干擾 優化上下文：為 LLM 提供更高品質、更具相關性的上下文 2. Cross-Encoder 重排器 這是最常見也是效果最顯著的一種重排器。交叉編碼器 (Cross-Encoder) 會將「查詢」和「單個文件」成對地輸入到一個模型中（通常是 BERT 這類的 Transformer 模型）。 運作原理： 輸入配對：將 (查詢, 文件A), (查詢, 文件B)... 這樣的配對作為模型的輸入 深度交互：模型在內部對查詢和文件的 Token 進行深度的注意力交互 輸出相關性分數：模型最終輸出一個介於 0 和 1 之間的分數 重新排序：根據這個分數對所有初步檢索到的文件進行重新排序 程式碼範例： from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever # 初始化一個 Hugging Face 上的 Cross-Encoder 模型 model = HuggingFaceCrossEncoder(model_name="BAAI/bge-reranker-base") # 建立重排器 reranker = CrossEncoderReranker(model=model, top_n=3) # 與基礎檢索器結合 compression_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=reranker, base_retriever=retriever ) results = compression_retriever.invoke("你的查詢問題") 常用模型推薦： BAAI/bge-reranker-base：平衡效能和速度，支援中文 BAAI/bge-reranker-large：最高精度，速度較慢 cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2：英文專用，速度快 3. 第三方 API 型重排器 (Jina Reranker) 對於不希望在本地部署和維護模型的開發者，可以使用像 Jina AI 這樣提供重排服務的 API。 核心特點： 易於使用：只需 API 金鑰即可使用 多語言支援：通常提供強大的多語言重排模型 企業級服務：穩定性高，適合生產環境 程式碼範例： from langchain_jina import JinaRerank from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever # 初始化 Jina Reranker jina_rerank = JinaRerank(top_n=3) # 與基礎檢索器結合 compression_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=jina_rerank, base_retriever=retriever ) results = compression_retriever.invoke("你的查詢問題") 4. 輕量級本地重排器 (FlashRank) FlashRank 是一個專為速度和輕量化設計的開源重排器程式庫。 核心特點： 超輕量級：模型尺寸小，記憶體佔用低 速度極快：非常適合需要即時回應的應用場景 本地運行：完全在本地處理，保障資料隱私 程式碼範例： from langchain_community.document_transformers import FlashrankRerank from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever # 初始化 FlashRank 重排器 flashrank_rerank = FlashrankRerank(top_n=3) # 與基礎檢索器結合 compression_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=flashrank_rerank, base_retriever=retriever ) results = compression_retriever.invoke("你的查詢問題") 5. 選擇指南 5.1 快速決策 需求 推薦方案 原因 最高精度 Cross-Encoder (BGE-large) 深度語意理解 最快速度 FlashRank 輕量級最佳化 易於使用 Jina API 無需部署維護 成本敏感 FlashRank 開源免費 隱私要求 本地 Cross-Encoder 完全本地處理 平衡方案 Cross-Encoder (BGE-base) 精度與速度平衡 5.2 效能對比 方案 延遲 精度 成本 維護 FlashRank 極低 中等 免費 簡單 Cross-Encoder (base) 中等 高 免費 中等 Cross-Encoder (large) 高 極高 免費 中等 Jina API 中等* 高 付費 無 *包含網路延遲 6. 實施建議 6.1 基本實施步驟 評估現狀：測量目前檢索系統的基準效能 選擇方案：根據需求選擇合適的重排器 小規模測試：在測試資料上驗證改善效果 A/B 測試：在生產環境中進行對比測試 全面部署：根據測試結果決定是否全面採用 6.2 常見注意事項 延遲影響：重排會增加總體延遲，需要權衡精度提升與延遲增加 成本考量：API 服務按使用量計費，大規模使用需評估成本 降級策略：當重排服務不可用時，應能回退到基礎檢索結果 監控指標：追蹤重排前後的精度變化和使用者滿意度 6.3 簡單評估方法 # 簡單的重排效果評估 def evaluate_reranking(queries, documents, reranker): improvements = [] for query in queries: # 原始檢索結果 original_results = base_retriever.invoke(query) # 重排後結果 reranked_results = reranker.compress_documents(original_results, query) # 人工評估或自動指標計算 # improvement = calculate_improvement(original_results, reranked_results, query) # improvements.append(improvement) return improvements 結論 重排是提升 RAG 系統品質的重要技術。選擇合適的重排器需要考慮： 精度需求：是否需要最高的檢索精度 延遲要求：系統對回應時間的敏感度 成本預算：可接受的部署和運營成本 技術能力：團隊的技術實力和維護能力 建議從簡單方案開始（如 FlashRank），驗證重排的價值後，再根據實際需求選擇更複雜的方案。記住，最好的方案是最適合你具體需求的方案，而不是技術上最先進的方案。