В системе поиска bi encoder быстро отбирает 100 кандидатов по близости эмбеддингов, но иногда ставит выше документ с совпадающими словами, а более точный по контексту ответ оказывается ниже. Как reranker на основе cross encoder исправляет эту ошибку и почему его обычно применяют только ко второму этапу?

Question

Accepted Answer

Bi encoder кодирует запрос и документы независимо, поэтому позволяет заранее построить векторный индекс и быстро искать ближайших соседей. Однако такое представление сжимает текст в один вектор и не моделирует детальные взаимодействия между токенами запроса и документа. Cross encoder получает пару «запрос—документ» одновременно и оценивает её релевантность с учётом контекста, поэтому точнее различает поверхностное совпадение слов и реальный ответ. Его нельзя эффективно применить ко всей коллекции: для каждого запроса пришлось бы отдельно прогонять модель для каждого документа. Поэтому типичный компромисс — быстрый retrieval через bi encoder и точный reranking небольшого списка кандидатов.