Qu'est-ce qu'un re-ranker dans RAG ? Quels modèles utilisent-ils (cross-encoder, bge-reranker) ?

Dans RAG (Retrieval-Augmented Generation), un re-ranker est un composant qui réévalue et trie les documents ou fragments extraits de la base de connaissances pour sélectionner les plus pertinents pour la génération de réponses.

Les principaux types de modèles re-ranker :

• Cross-encoder : un modèle qui prend une paire (question, document) et la traite simultanément, en calculant la pertinence. C'est une approche plus précise mais coûteuse en calcul, car chaque document est traité avec la requête.

• BGE-reranker (Bi-Encoder) : modèles qui encodent la question et les documents séparément en vecteurs, puis calculent la similarité cosinus. Plus rapide, mais peut être moins précis que le cross-encoder.

Dans RAG, on utilise souvent d'abord un bi-encoder rapide pour la sélection préliminaire, puis un cross-encoder pour un classement précis. Le re-ranker aide à améliorer la qualité de la sélection des documents, ce qui améliore la génération finale de la réponse.