重排序模型（Reranker）指南：提升 RAG 检索精度的关键一步

Wed, 26 Aug 2026 16:31:27 +0800

一个常见的 RAG 问题是：正确答案所在的段落其实被检索到了，却排在第八名，而送进大模型的只有前三名。重排序模型（Reranker）的作用，就是在初步检索得到的候选集上，用更精细但更慢的方式重新打分排序，把真正相关的内容推到最前面。 在很多项目中，加入重排序是提升回答准确率最立竿见影的一步。

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重排序模型（Reranker）指南：提升 RAG 检索精度的关键一步