RAG'ta re-ranker nedir? Hangi modeller kullanılır (cross-encoder, bge-reranker)?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) içinde, bir re-ranker, bilgi tabanından çıkarılan belgeleri veya parçaları yeniden değerlendiren ve sıralayan bir bileşendir; böylece yanıt üretimi için en alakalı olanlar seçilir.

Re-ranker modellerinin temel türleri:

• Cross-encoder: Bir çift (soru, belge) alıp bunları aynı anda işleyen ve uygunluğu hesaplayan bir modeldir. Bu, daha doğru ancak hesaplama açısından maliyetli bir yaklaşımdır, çünkü her belge sorgu ile birlikte işlenir.

• BGE-reranker (Bi-Encoder): Soruyu ve belgeleri ayrı ayrı vektörlere kodlayan ve sonra kosinüs benzerliğini hesaplayan modellerdir. Daha hızlıdır, ancak cross-encoder kadar hassas olmayabilir.

RAG'da genellikle önce hızlı bir bi-encoder kullanılır, ardından kesin sıralama için cross-encoder gelir. Re-ranker, belge seçim kalitesini artırmaya yardımcı olur ve bu da yanıtın nihai üretimini iyileştirir.