# Rerank 检索增强排序指南 (2026 Checklist)

> [!TIP]
> **Indie Hacker Insight**: 2026 年，RAG 的成败在于 **"Rerank"**。
> - **质量把关**：初始检索（Vector Search）往往会带入大量噪声，Rerank 模型能对候选文档进行深度语义重排，确保喂给 LLM 的上下文是最精准的。
> - **降本增效**：通过 Rerank 过滤掉不相关的文档，可以显著减少 LLM 的上下文消耗，降低 API 费用。

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## 🏗️ 核心概念与工作流 (The Flow)

- [ ] **什么是 Reranker**：一种专门用于评估“查询 (Query)”与“文档 (Document)”语义相关性的交叉编码模型 (Cross-Encoder)。
- [ ] **RAG 最佳实践**：
    1. **粗筛 (Retrieve)**：利用向量数据库快速检索出 Top 50-100 个候选文档。
    2. **精排 (Rerank)**：利用 Reranker 模型对候选集进行重新打分，选出最相关的 Top 3-5 个文档。
    3. **生成 (Generate)**：将精排后的文档作为上下文传递给 LLM。

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## 🛠️ Together AI Rerank 实战 (Together Rerank API)

- [ ] [**Llama-Rank-V1**](https://api.together.xyz/models/Salesforce/Llama-Rank-V1) - Salesforce 出品的旗舰级精排模型，支持 8K 上下文。
- [ ] **Python 极速上手**:
  ```python
  from together import Together

  client = Together()
  query = "秘鲁附近有哪些特有的动物？"
  documents = [
      "大熊猫是中国的国宝。",
      "大羊驼是南美洲的一种驯化骆驼科动物。",
      "原驼原产于南美洲，与大羊驼亲缘关系很近。"
  ]

  response = client.rerank.create(
      model="Salesforce/Llama-Rank-V1",
      query=query,
      documents=documents,
      top_n=2
  )

  for result in response.results:
      print(f"得分: {result.relevance_score} | 内容: {documents[result.index]}")
  ```
- [ ] **JSON 数据排序**：支持通过 `rank_fields` 指定 JSON 对象中的特定字段（如 `from`, `subject`, `text`）进行综合排序。

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## 🔍 主流 Reranker 选型 (Model Selection)

- [ ] [**BGE-Reranker-v2-Gemma**](https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-gemma) - 智源开源的最强轻量级精排模型之一。
- [ ] [**Cohere Rerank v3**](https://cohere.com/rerank) - 行业标杆，支持多语言、长文本与结构化数据。
- [ ] [**Jina Reranker v2**](https://jina.ai/reranker/) - 极致性能优化，支持极长上下文。

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## 💡 选型建议
1. **追求性价比**：首选 **Together AI** 的托管服务，兼容 Cohere 格式，迁移零成本。
2. **私有化部署**：首选 **BGE-Reranker** 系列，配合 **vLLM** 或 **Text Embeddings Inference (TEI)** 部署。
3. **处理海量碎片化文档**：利用 Rerank 过滤掉 90% 的低质量召回内容。
4. **提升准确度**：如果 RAG 回复“一本正经胡说八道”，优先检查 Rerank 步骤是否漏掉。