RAGda re-ranker nima? Qaysi modellardan foydalanadilar (cross-encoder, bge-reranker)?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) da re-ranker — bu komponent, bazadan olingan hujjatlar yoki bo‘laklarni qayta baholash va saralash uchun mo‘ljallangan bo‘lib, javobni ishlab chiqarish uchun eng muhimlarini tanlashga yordam beradi.

Re-ranker modellarining asosiy turlari:

• Cross-encoder: bu model, (savol, hujjat) juftligini qabul qilib, ularni bir vaqtning o‘zida ishlov berib, muhimligini hisoblaydi. Bu yanada aniqroq, ammo hisoblash uchun ko‘proq resurs talab qiladi, chunki har bir hujjat so‘rov bilan birga ishlanadi.

• BGE-reranker (Bi-Encoder): savol va hujjatlarni alohida vektorlar shaklida kodlaydigan va keyin kosinus o‘xshashligini hisoblaydigan modellar. Tezroq, ammo cross-encoder ga qaraganda kamroq aniq bo‘lishi mumkin.

RAGda, odatda, avvalo tezkor bi-encoder yordamida oldindan tanlash amalga oshiriladi, so‘ngra aniq saralash uchun cross-encoder ishlatiladi. Re-ranker hujjatlarni tanlash sifatini oshirishga yordam beradi, bu esa yakuniy javob ishlab chiqarishni yaxshilaydi.