Кога е подходящ cross-encoder и кога bi-encoder при търсене?

Cross-encoder и bi-encoder са два подхода за изчисляване на релевантността на двойка текстове (например, заявка и документ) в задачите за търсене.

Cross-encoder комбинира двата текста и ги подава през модел едновременно, което позволява да се вземат предвид взаимодействията между думите и двата текста. Това обикновено дава по-точни оценки за релевантност, но изисква изчисления за всяка двойка отделно, което е скъпо по време и ресурси.

Bi-encoder кодира всеки текст отделно в вектор с фиксирана големина, след което релевантността се изчислява, например като косинусна сходност между векторите. Това е много по-бързо, тъй като всички документи могат да бъдат предварително кодирани и бързо сравнявани с заявката.

Кога да използвате:

• Cross-encoder е подходящ, когато е важна максимална точност и можете да си позволите да изчислявате релевантността за ограничен брой двойки (например, класиране на топ-N кандидати).
• Bi-encoder е удобен за мащабируемо търсене в голям брой документи, където е необходима висока скорост, а точността може да бъде малко по-ниска.

Често се използва хибриден подход: първо bi-encoder за бърз подбор на кандидати, след това cross-encoder за точно класиране.