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Eine zweite Retrieval-Stufe, die eine erste Auswahl an Kandidatenpassagen mit einem genaueren Modell neu bewertet und die relevantesten nach oben schiebt.
Beim Retrieval holt oft eine schnelle erste Stufe viele Kandidaten, die dann ein langsamerer, genauerer Reranker neu ordnet. Nogueira & Cho (2019) zeigten, dass ein BERT-Cross-Encoder – der Anfrage und Passage gemeinsam liest – die Ranking-Qualität gegenüber dem Retriever der ersten Stufe allein deutlich verbessert.
In RAG-Systemen verbessert ein Reranking vor der Übergabe des Kontexts an das Modell die Antwortqualität, weil so die relevantesten Passagen genutzt werden.
Primäre, begutachtete und archivierte Quellen für diese Definition.
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