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原標題：延遲交互模型，為什么是下一代RAG的標配？
關鍵字：向量,模型,數據,參考文獻,編碼器
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

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在 RAG 系統開發中，良好的 Reranker 模型處于必不可少的環節，也總是被拿來放到各類評測當中，這是因為以向量搜索為代表的查詢，會面臨命中率低的問題，因此需要高級的 Reranker 模型來補救，這樣就構成了以向量搜索為粗篩，以 Reranker 模型作精排的兩階段排序架構。
目前排序模型的架構主要有兩類：
1. 雙編碼器。以 BERT 模型為例，它針對查詢和文檔分別編碼，最后再經過一個 Pooling 層，使得輸出僅包含一個向量。在查詢時的 Ranking 階段，只需要計算兩個向量相似度即可，如下圖所示。雙編碼器既可以用于 Ranking

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