[面试题] RAG中的Rerank是什么？面试如何回答与具体实现

在检索增强生成（RAG）系统中，Rerank（重排序） 是指在大规模初步检索（例如，通过向量相似度召回Top-K个文档片段）之后，再使用一个更精细的模型对这些候选文档进行重新打分和排序的过程。其核心目的是筛选出与问题最相关、质量最高的上下文片段，以提升最终输入到大语言模型（LLM）中的信息质量，从而生成更准确的答案。

为什么 RAG 系统需要 Rerank 环节？主要是因为第一阶段的向量检索通常依赖于语义嵌入的近似最近邻搜索。这种方法检索速度很快，但在精度上可能存在局限——它可能会召回一些语义表面相似，但实际逻辑或细节上与问题不直接相关的片段。相比之下，Rerank 模型能够实现问题与文档之间的细粒度交互分析，例如考虑词项对齐、逻辑一致性等，从而做出更精准的相关性判断。

那么，在技术面试中，具体应该如何阐述 Rerank 的实现步骤呢？可以这样组织回答：

1. 第一阶段：大规模向量检索
   当用户提出问题后，首先使用一个嵌入模型（例如 BGE）将问题转换为向量表示。接着，利用向量数据库（如 Milvus 或 Pinecone）进行快速检索，召回与问题向量最相似的一批候选文档片段，例如 Top-50。

2. 第二阶段：精细化重排序
   将初步召回的这 50 个候选片段与用户的原始问题一同输入到一个专门的 Cross-Encoder 架构的 Rerank 模型中。常见的模型选择包括 BGE-Reranker、Cohere 的 Rerank API 等。这类模型会为每一个 (问题，片段) 对计算出一个更精确的相关性分数。
   图：Cross-Encoder 重排序流程示意图

   需要注意的是，第一阶段使用的双塔模型（Bi-Encoder）旨在将问题和文档分别编码以进行快速检索；而 Cross-Encoder 则是将问题和文档拼接后整体输入 Transformer 模型，能够捕捉更深层的语义交互，因此计算成本更高，通常只用于对少量候选集进行重排。

3. 最终生成
   根据 Rerank 模型给出的新分数，对所有候选片段重新排序。之后，选取排名最靠前的几个高质量片段（例如 Top-3 到 Top-5），将它们拼接整合进提示词（Prompt）中，最后交给大语言模型来生成最终的答案。

在实际项目中引入 Rerank 模块后，我们观察到问答的准确率得到了显著提升，尤其是在处理复杂问题或文档库噪声较多的情况下。例如，当用户询问“报销差旅费需要准备哪些附件？”时，没有 Rerank 的向量检索可能会混入一些描述“出差申请流程”的无关段落；而 Rerank 模型则能有效将明确提及“发票、行程单、审批单”等关键信息的段落排到前列。

当然，Rerank 过程会引入额外的计算开销，可能增加系统延迟。在工程实践中，可以通过对高频问题进行结果缓存，或采用异步预加载等策略来优化用户体验。总体而言，在 RAG 系统中引入 Rerank 是提升生成精度的一种高性价比手段。

如果你正在准备 AI相关的技术面试，深入理解 RAG 及其各个组件（如 Rerank）的工作原理和工程实践是非常有价值的。更多关于人工智能和 面试求职 的深度讨论，欢迎访问云栈社区进行交流。