在多模态 RAG（检索增强生成）系统中实现重排序，涉及通过组合来自多种数据类型（文本、图像等）的相关性信号来优化初始搜索结果，以提高最终输出质量。重排序解决了第一阶段检索的局限性，第一阶段检索可能优先考虑速度而非准确性，或者难以平衡多模态上下文。例如，一个搜索“城市景观中的红色跑车”的系统可能会检索到标有“汽车”的图像和关于“城市环境”的文本，但未能呈现出两种模态都对齐的结果。重排序会更深入地评估这些候选对象，使用跨模态关系来优先考虑最具凝聚力的匹配项。
一种常见的方法是使用专用的重排序模型，该模型根据检索到的项目与查询和其他模态的对齐情况对每个项目进行评分。对于文本繁重的系统，这可能涉及一个基于 Transformer 的模型，该模型计算查询和检索到的文本之间的语义相似性，同时还通过视觉编码器分析相关的图像。例如，CLIP（对比语言-图像预训练）可以生成文本和图像的联合嵌入，从而允许直接比较。开发人员可以使用文本-文本、图像-文本和图像-图像相似度指标的加权平均值来计算组合分数。如果初始检索返回 100 个候选对象，则重排序器处理此子集，重新排序它们，并将前 10 个传递给生成器。这在效率（避免代价高昂的完整数据集处理）和改进的相关性之间取得了平衡。
实现通常需要三个步骤
- 检索候选对象，使用快速的近似方法（例如，使用 FAISS 或 Elasticsearch 的向量搜索）。
- 从所有模态中提取特征（例如，ResNet 用于图像，BERT 用于文本）并计算成对相似度分数。
- 融合分数，使用规则（例如，加权和）或训练一个小型神经网络来预测最佳排名。例如，旅游应用程序可能会通过确保图像标题与评论中提到的设施匹配来重新排序酒店描述和照片。诸如 Sentence Transformers 或 PyTorch Lightning 之类的工具简化了构建自定义重排序器的过程。关键考虑因素包括计算开销（优先考虑用于重排序的轻量级模型）以及确保重排序器的训练数据与应用程序域之间的对齐。使用 A/B 框架进行测试有助于验证重排序增加的延迟是否证明了准确性提升是合理的。