在向量数据库中，"Reranking"（重排序）是一种优化技术，用于改善检索结果的相关性。它在检索到一组候选文档或数据后，根据与查询的相关性重新评估和重新排列这些候选文档，以提高最终输出的信息质量和准确性 。
具体来说，Reranking过程首先使用传统的信息检索方法检索一组候选文档，然后利用大型语言模型（LLMs）的高级语言理解能力来分析查询与每个文档之间的语义相关性，并为文档分配相关性分数，从而实现重新排序 。这个过程有助于过滤掉不相关或噪音信息，强化相关文档的影响，提高生成结果的相关性和准确性 。
在实现Reranking时，可以采用不同的方法，包括基于特征的Reranking、学习型Reranking以及混合方法等。例如，可以使用Cohere Rerank模型或bge-reranker-large模型，这些模型能够根据与指定查询问题的语义相关性对多个文本输入进行排序，从而帮助提升搜索结果的质量 。
Reranking在RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）模型中的应用尤为重要，它可以优化RAG流程，确保大型语言模型处理最相关和高质量的信息 。此外，Reranking还可以组合多个数据源的结果，提高整个系统的准确性和效率 。
总之，Reranking是一种在向量数据库和RAG模型中用于提升检索结果相关性和准确性的关键技术，通过高级语言模型的语义理解能力，它可以显著提高搜索结果的质量，为用户提供更准确、更符合上下文的信息。