Wat is een re-ranker in RAG? Welke modellen gebruiken ze (cross-encoder, bge-reranker)?

In RAG (Retrieval-Augmented Generation), is een re-ranker een component dat documenten of fragmenten die uit de kennisbasis zijn gehaald, opnieuw evalueert en sorteert om de meest relevante te selecteren voor het genereren van een antwoord.

De belangrijkste typen re-ranker modellen:

• Cross-encoder: een model dat een paar (vraag, document) tegelijk verwerkt en de relevantie berekent. Dit is een nauwkeuriger, maar rekenintensiever aanpak, omdat elk document samen met de query wordt verwerkt.

• BGE-reranker (Bi-Encoder): modellen die de vraag en documenten afzonderlijk coderen in vectoren, en vervolgens de cosinusgelijkenis berekenen. Sneller, maar mogelijk minder nauwkeurig dan de cross-encoder.

In RAG wordt vaak eerst een snelle bi-encoder gebruikt voor de voorlopige selectie, gevolgd door een cross-encoder voor een nauwkeurige rangschikking. De re-ranker helpt de kwaliteit van de documentkeuze te verbeteren, wat de uiteindelijke generatie van het antwoord verbetert.