Когда уместен cross-encoder, а когда bi-encoder в поиске?

Cross-encoder и bi-encoder — это два подхода к вычислению релевантности пары текстов (например, запроса и документа) в задачах поиска.

Cross-encoder объединяет два текста и пропускает их через модель одновременно, что позволяет учитывать взаимодействия между словами обоих текстов. Это обычно даёт более точные оценки релевантности, но требует вычислений для каждой пары отдельно, что дорого по времени и ресурсам.

Bi-encoder кодирует каждый текст отдельно в вектор фиксированной размерности, после чего релевантность вычисляется, например, как косинусное сходство между векторами. Это гораздо быстрее, так как можно заранее закодировать все документы и быстро сравнивать с запросом.

Когда использовать:

• Cross-encoder подходит, когда важна максимальная точность и можно позволить себе вычислять релевантность для ограниченного числа пар (например, ранжирование топ-N кандидатов).
• Bi-encoder удобен для масштабируемого поиска по большому количеству документов, где нужна высокая скорость, а точность может быть немного ниже.

Часто используют гибридный подход: сначала bi-encoder для быстрого отбора кандидатов, затем cross-encoder для точного ранжирования.