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Rerank是在TopK初步检索后，用一个精排模型对候选片段重新打分排序，以提升送入大模型的上下文质量
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9/28/2026
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Verified重排（Rerank）是对检索结果进行二次排序以提升相关性的步骤79% similarUnverified排序模型在初步召回的结果基础上进行精细排序，把最相关的内容推到前面74% similarUnverifiedRerank（重排序）使用Cross-Encoder模型对Top-K召回的候选片段重新打分排序，精度远高于Bi-Encoder74% similarUnverified重排序模型是 RAG 管道中的第二阶段优化，在向量检索返回候选结果后对候选文档与查询相关性进行精细打分并重新排序71% similarUnverifiedChunk切割策略和Reranking往往比模型本身更决定RAG最终答案质量68% similar
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