Как осуществляется финальная фильтрация кандидатов с помощью реранкера?

Финальная фильтрация кандидатов с помощью реранкера — это этап, когда из предварительно отобранного множества кандидатов (например, документов, товаров, пользователей) выбираются наиболее релевантные с помощью более точной модели.

Реранкер обычно использует более сложные признаки и модели (например, градиентный бустинг, нейросети), чем первоначальный скорер, который быстро отсеивал большую часть нерелевантных вариантов. На вход реранкера подаются кандидаты с базовыми признаками и дополнительными контекстными данными.

Примерный процесс:

1. Получение списка кандидатов после первого этапа фильтрации.
2. Вычисление расширенного набора признаков для каждого кандидата.
3. Прогон кандидатов через реранкер, который выдает более точные оценки релевантности.
4. Сортировка кандидатов по этим оценкам.
5. Отбор топ-N кандидатов для финального результата.

Такой подход позволяет повысить качество рекомендаций или поиска, сохраняя при этом приемлемую производительность, так как тяжелая модель применяется только к ограниченному числу кандидатов.