本文的核心议题是RAG中Rerank技术及其在提升语言模型（LLM）查询效率与准确性方面的应用。Rerank策略能够在不削弱查询精确度的前提下，实现实质上的查询加速效果，甚至有可能增强查询结果的准确性。该技术通过从给定的上下文中筛选并移除无关节点，同时对剩余的相关节点进行重新排序，从而达到优化查询性能的目的。
不迷路 
背景
二阶段检索器（Two-stage Retriever）
检索模块对RAG最终问答正确率和用户体验影响很大，获得“善解人意”的高效检索器成为重要的研究方向。一个好的检索器的评判标准是：
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1、尽可能召回用户问题所需的相关文本片段； -
2、越相关的、对回答问题越有帮助的片段，应该在越靠前的位置； -
3、过滤低质量文本片段；
"离线Embedding" 搭配 "在线Reranker"
二阶段检索包含召回和精排两个阶段，因其很好地平衡了检索性能和效率，成为RAG流程中的常用选择。
在召回阶段，利用密集向量检索技术，通过Embedding模型(采用dual-encoder的架构)离线处理知识库来提取语义向量，随后匹配用户问题的向量以寻找相关背景信息。这种方法效率高，但可能牺牲部分检索精度，因为它缺乏用户查询与知识库内容间的实时交互。
精排阶段引⼊cross-encoder架构，如Reranker模型，实现用户问题与知识库语料的在线语义交互，从而更精确地判定语义关联，提升检索质量，尽管这会牺牲一些效率。
结合两阶段策略，召回快速筛选相关片段，精排则进一步优化排序并剔除低质内容，平衡了效率与效果，对于大型知识库应用尤为重要。随着数据量增长，二阶段检索能有效应对信息质量参差不齐的挑战，通过Reranker模型在Embedding初筛基础上进行精细优化，确保知识库扩容同时问答质量提升。
为了优化问答体验，召回环节应广泛召回可能相关的片段，而精排环节则专注于提升结果相关性和过滤无关内容。BCEmbedding作为双阶段检索解决方案，Embedding专注离线广泛召回，Reranker负责在线精确排序与过滤。
Embedding模型（双编码器结构）在离线处理时缺乏query与passage间的信息交流，性能受限。而Reranker的交叉编码器设计支持在线交互，灵活性和性能潜力更高，更适合复杂度高的精排任务。
为减轻Embedding负担并优化其性能，合理设计标签分配策略至关重要。这不仅需贴合业务目标，还应考虑实际应用场景与学术研究设定间的差异，确保模型特性与任务需求相匹配，从而有效提升模型效率和效果。
评测相关
BCEmbedding项目设计思路
Embedding负责尽可能召回，让Reranker这种上限高的角色来做精排这种困难任务。bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1的组合拳可以实现最好的检索效果。
评测配置
(纯中文、多领域LlamaIndex RAG评测)：先Embedding召回top10片段，再由Reranker精排，最后取top5片段算指标。
结论
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上述评测是多领域的、中英双语和跨语种的场景。如果你对中文、英文单语种评测感兴趣，请查看【中文RAG评测['zh']】和【英文RAG评测["en"]】。 -
竖排对比，bce-embedding-base_v1的表现和之前一样，具备很好的效果，语种支持和领域覆盖都很不错。最新的openai-embed-3和bge-m3表现出顽强的性能，具备良好的多语种和跨语种能力，具备良好的领域泛化性。Cohere和e5的多语种embedding模型同样表现出不错的效果。而其他单语种embedding模型表现却不尽如人意（JinaAI-v2-Base-zh和bge-large-zh-v1.5稍好一些）。 -
横排对比，reranker模块可以显著改善检索效果。其中CohereRerank和bge-reranker-large效果相当，bce-reranker-base_v1具备比前二者更好的精排能力。 -
综上，bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1的组合可以实现最好的检索效果（93.46/77.02），比其他开源闭源最好组合（bge-m3-large+bge-reranker-large， 89.94/70.17），hit rate提升3.53%，mrr提升6.85%。
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评测是在["en", "zh", "en-zh", "zh-en"]设置下。 -
在WithoutReranker设置下（竖排对比），bce-embedding-base_v1优于其他Embedding模型，包括开源和闭源。 -
在固定Embedding模型设置下，对比不同reranker效果（横排对比），bce-reranker-base_v1比其他reranker模型效果都要好，包括开源和闭源。 -
bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1组合，表现SOTA。
Reranker模型意义
Reranker模型与Embedding模型的区别在于，前者直接接收问题和文档作为输入，输出它们之间的相似度分数，而非向量表示。这种模型通过交叉熵损失函数优化，产生的相关性分数无范围限制，能够更直观反映真实语义关联强度。特别地，bge-reranker-base_v1模型适用于中英文双语环境的精排任务，其输出的分数不仅能辅助段落排序，还能有效辨识并过滤低质量内容，为基于语言模型的问答系统（如RAG）提供更纯净的上下文信息，显著提升回答质量。
至于EmbeddingModel，它具备中英双语及跨语言检索能力，而RerankerModel更进一步，单一模型就能处理中英日韩四种语言的跨语种语义精排，增强了多语言环境下的性能。这两种模型联合，凭借广泛的应用领域覆盖，包括教育、医疗、法律、金融、科研、客服和通用问答等，为RAG系统的多样化应用场景奠定了坚实基础。
官方使用指南
开源二阶段检索模型EmbeddingModel(bce-embedding-base_v1)和RerankerModel(bce-reranker-base_v1)，可免费商用。同时提供一个配套的模型使用算法库BCEmbedding：
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EmbeddingModel和RerankerModel可支持BCEmbedding、transformers、sentence-transformers框架推理模型； -
提供LangChain和LlamaIndex的集成接口，可方便集成到现有基于LangChain或LlamaIndex的RAG产品中。 -
RerankerModel的rerank方法，可以支持长片段(512 ~ 32k tokens)的精排。 -
RerankerModel的rerank方法，可以提供有意义的语义相关分数(0～1)，可用于精排，进一步过滤低质量片段(推荐rerank分数阈值0.35～0.4），减少无关上下文对LLM问答的干扰，可以有效提高LLM回答质量。
调研实践
1.创建一个conda环境并激活
conda create --name bce python=3.10 -y
conda activate bce
2.项目源码安装
git clone [email protected]:netease-youdao/BCEmbedding.git
cd BCEmbedding
pip install -v -e .
3.本次实践以 [基于BCEmbedding实现Rerank] 为例。
通过 BCEmbedding调用 EmbeddingModel。pooler默认是 cls。
通过 BCEmbedding调用 RerankerModel可以计算句子对的语义相关分数，也可以对候选检索见过进行排序。
代码实现：
from flask import Flask, request, jsonify
import time
import logging
from BCEmbedding import RerankerModel
import json
app = Flask(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
# Load the model once when the application starts
start_time = time.time()
model = RerankerModel(model_name_or_path="models/maidalun/bce-reranker-base_v1")
end_time = time.time()
logging.info(f"Model loaded in {end_time - start_time:.2f} seconds")
@app.route('/rerank', methods=['POST'])
def rerank():
start_time = time.time()
# Get data from the POST request
data = request.get_json()
query = data.get('query', '')
slices = data.get('slices', [])
if not query or not slices:
return jsonify({"error": "Both 'query' and 'slices' are required."}), 400
try:
# Calculate scores or rerank slices
rerank_results = model.rerank(query, slices)
end_time = time.time()
logging.info(f"Reranking completed in {end_time - start_time:.2f} seconds")
return jsonify(rerank_results), 200
except Exception as e:
logging.error(f"Error during reranking: {e}")
return jsonify({"error": "An error occurred during reranking."}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=False)
注意：
在RerankerModel.rerank方法中，我们提供一个query和passage的拼接方法（在实际生产服务中使用），可适用于passage很长的情况。
引用
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https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding -
https://huggingface.co/maidalun1020/bce-reranker-base_v1 -
https://www.modelscope.cn/models/maidalun/bce-reranker-base_v1 -
https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-m3(微调模型)
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原文始发于微信公众号（老贾探AI）：RAG实践｜Rerank如何提升LLM查询效率与准确性
