Reranking

Reranking ist ein zweiter Sortierschritt in Suchsystemen: Ein präziseres Modell bewertet die besten Treffer einer schnellen Vorauswahl neu und bringt die wirklich relevanten Ergebnisse nach oben.

In der Praxis

Dahinter steht eine Arbeitsteilung. Die erste Stufe (etwa Vektorsuche mit einem Bi-Encoder) durchsucht Millionen Einträge schnell, aber grob. Die zweite Stufe, ein sogenannter Cross-Encoder, liest Anfrage und Treffer gemeinsam und bewertet die Passung deutlich genauer – dafür ist er zu langsam für den Gesamtbestand. Microsofts Suchdienst etwa sortiert deshalb nur die vorderen fünfzig Treffer nach.

Für RAG-Systeme ist das ein Hebel mit großer Wirkung: Nur was oben in der Trefferliste steht, landet in der Anfrage an das Sprachmodell. Bessere Reihung bedeutet daher direkt bessere Antworten. Der Preis ist zusätzliche Rechenzeit pro Anfrage.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem ein KI-Sprachmodell vor der Antworterstellung gezielt …

Semantische Suche

Semantische Suche bezeichnet Suchtechnologie, die die Bedeutung und den Zusammenhang einer Anfrage erfasst statt nur …

Vektor-Embeddings

Vektor-Embeddings sind numerische Darstellungen von Wörtern, Sätzen oder ganzen Textabschnitten, bei denen inhaltlich …

Passende Leistung

RAG in der Praxis

RAG in der Praxis: Wie Chunking, hybride Suche und Reranking die Antwortqualität bestimmen, wie man sie misst und wie …

RAG, verständlich erklärt

RAG einfach erklärt: Wie KI vor der Antwort in den eigenen Unterlagen nachschlägt, wann sich das für Betriebe lohnt und …

Quellen

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