Τι είναι ο re-ranker στο RAG; Ποια μοντέλα χρησιμοποιούν (cross-encoder, bge-reranker);

Στο RAG (Retrieval-Augmented Generation), ένας re-ranker είναι ένα συστατικό που επανεκτιμά και ταξινομεί τα έγγραφα ή τμήματα που έχουν εξαχθεί από τη βάση γνώσεων, ώστε να επιλέξει τα πιο σχετικά για τη δημιουργία της απάντησης.

Οι βασικοί τύποι μοντέλων re-ranker:

• Cross-encoder: ένα μοντέλο που λαμβάνει ένα ζεύγος (ερώτηση, έγγραφο) και τα επεξεργάζεται ταυτόχρονα, υπολογίζοντας τη σχετικότητα. Αυτή η προσέγγιση είναι πιο ακριβής, αλλά υπολογιστικά πιο απαιτητική, καθώς κάθε έγγραφο επεξεργάζεται μαζί με το ερώτημα.

• BGE-reranker (Bi-Encoder): μοντέλα που κωδικοποιούν την ερώτηση και τα έγγραφα ξεχωριστά σε διανύσματα και στη συνέχεια υπολογίζουν την ομοιότητα του συνημίτονου. Ταχύτερα, αλλά μπορεί να είναι λιγότερο ακριβή από το cross-encoder.

Στο RAG, συχνά χρησιμοποιείται αρχικά ένας γρήγορος bi-encoder για την προκαταρκτική επιλογή, και στη συνέχεια ένας cross-encoder για ακριβή κατάταξη. Ο re-ranker βοηθά στη βελτίωση της ποιότητας της επιλογής των εγγράφων, βελτιώνοντας έτσι τη συνολική παραγωγή της απάντησης.