Reranking
Re-ranking é um segundo passo de pontuação que usa um modelo mais poderoso para reavaliar e reordenar resultados iniciais para maior precisão.
O que é Reranking?
Re-ranking é uma técnica onde um modelo cross-encoder mais caro computacionalmente reavalia e reordena os resultados do passo inicial de busca. Cross-encoders processam consulta e documento juntos, capturando nuances que a codificação independente perde. O compromisso é velocidade: 100-1000x mais lentos, então usados como segundo passo em um conjunto pequeno (20-50 resultados).
Como funciona Reranking
Três etapas: recuperação inicial de candidatos, cross-encoder reavalia cada par, reordenação por novos scores.
Por que Reranking é importante
Melhora a precisão de recuperação em 5-15 pontos percentuais em benchmarks padrão.
Como a Chatloom usa Reranking
Chatloom integra Cohere Rerank API com fallback local de sobreposição de palavras-chave.
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Perguntas Frequentes
- Desacelera respostas?
- 50-200ms adicionais, geralmente imperceptível no contexto geral.
- Diferença bi-encoder vs cross-encoder?
- Bi-encoder codifica independentemente, cross-encoder processa juntos — mais lento mas mais preciso.
- Posso usar sem API cloud?
- Sim, com modelos open-source ou re-ranking heurístico. Chatloom inclui fallback local.
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