Cos'è un re-ranker in RAG? Quali modelli usano (cross-encoder, bge-reranker)?

In RAG (Retrieval-Augmented Generation), un re-ranker è un componente che rivaluta e ordina i documenti o frammenti estratti dal database di conoscenza per selezionare quelli più rilevanti per la generazione della risposta.

I principali tipi di modelli re-ranker:

• Cross-encoder: un modello che prende una coppia (domanda, documento) e la elabora contemporaneamente, calcolando la rilevanza. È un approccio più preciso ma computazionalmente costoso, poiché ogni documento viene elaborato insieme alla richiesta.

• BGE-reranker (Bi-Encoder): modelli che codificano domanda e documenti separatamente in vettori, poi calcolano la similarità coseno. Più veloce, ma può essere meno preciso rispetto al cross-encoder.

In RAG, si utilizza spesso prima un bi-encoder rapido per la selezione preliminare, seguito da un cross-encoder per un ordinamento preciso. Il re-ranker aiuta a migliorare la qualità della selezione dei documenti, migliorando così la generazione finale della risposta.