O que é um re-ranker no RAG? Quais modelos usam (cross-encoder, bge-reranker)?

No RAG (Retrieval-Augmented Generation), um re-ranker é um componente que reavalia e classifica os documentos ou fragmentos extraídos da base de conhecimentos para selecionar os mais relevantes para a geração de respostas.

Os principais tipos de modelos re-ranker:

• Cross-encoder: um modelo que aceita um par (pergunta, documento) e os processa simultaneamente, calculando a relevância. É uma abordagem mais precisa, mas computacionalmente dispendiosa, pois cada documento é processado junto com a consulta.

• BGE-reranker (Bi-Encoder): modelos que codificam a pergunta e os documentos separadamente em vetores, e depois calculam a similaridade do cosseno. Mais rápido, mas pode ser menos preciso do que o cross-encoder.

No RAG, muitas vezes é usado primeiro um bi-encoder rápido para a seleção preliminar, seguido de um cross-encoder para uma classificação precisa. O re-ranker ajuda a melhorar a qualidade da seleção de documentos, o que melhora a geração final da resposta.