Mi az a re-ranker a RAG-ben? Milyen modelleket használnak (cross-encoder, bge-reranker)?

A RAG (Retrieval-Augmented Generation) rendszerben a re-ranker egy olyan komponens, amely újraértékeli és rangsorolja a tudásbázisból kinyert dokumentumokat vagy fragmentumokat, hogy a legrelevánsabbakat válassza a válasz generálásához.

A re-ranker fő típusai:

• Cross-encoder: egy olyan modell, amely egy (kérdés, dokumentum) párt fogad el, és azokat egyidejűleg dolgozza fel, meghatározva a relevanciát. Ez pontosabb, de számításigényesebb megközelítés, mivel minden dokumentumot a kérdéssel együtt dolgoz fel.

• BGE-reranker (Bi-Encoder): olyan modellek, amelyek külön-külön kódolják a kérdést és a dokumentumokat vektorokká, majd a koszinusz hasonlóságot számítják ki. Gyorsabb, de lehet, hogy kevésbé pontos, mint a cross-encoder.

A RAG rendszerben gyakran először egy gyors bi-encodert használnak az előzetes kiválasztáshoz, majd egy cross-encodert a pontos rangsoroláshoz. A re-ranker segít javítani a dokumentumok kiválasztásának minőségét, ezáltal javítva a végső válasz generálását.