与单阶段系统相比，添加第二阶段检索器（例如，广泛召回后进行重排序）通常可以提高检索质量，但权衡取决于使用场景和可用资源。两阶段方法分离了最大化召回率（找到尽可能多的相关候选结果）和精度（首先对最相关的结果进行排序）的任务。这种划分允许每个阶段专门化：第一阶段使用快速、轻量级的方法来收集大量的候选池，而第二阶段应用计算量大的模型（如交叉编码器）来优化结果。相比之下，单阶段检索器必须在一个步骤中平衡召回率和精度，这可能会导致模型设计或参数调整方面的妥协。
两阶段系统的主要优点是提高了准确性，尤其是在精度至关重要的场景中。例如，在问答系统中，第一阶段检索器可以使用 BM25 或像 DPR 这样的密集向量模型来获取 100 个文档，确保不会遗漏任何相关答案。然后，第二阶段可以应用基于 BERT 的重排序器来分析查询和每个文档之间的语义关系，从而将最相关的结果提升到顶部。这种方法通常优于单阶段模型，因为重排序器可以使用更深入的上下文分析来评估较小的候选集。但是，计算成本会增加——对每个查询重新排序 100 个文档是可行的，但将此扩展到每秒数千个查询需要大量的基础设施。
对于更简单的应用或资源受限的环境，参数调整良好的单阶段检索器可能就足够了。例如，调整向量搜索模型的参数（例如，块大小、嵌入维度或相似性度量）可能会获得足够的结果，而无需维护两个系统的复杂性。如果延迟是首要考虑因素（例如在实时聊天应用程序中），则单阶段方法可以避免顺序处理的开销。但是，当召回率和精度需要相互冲突的优化时，单阶段系统会遇到困难。为高召回率而调整的模型可能会返回太多不相关的结果，而为精度而调整的模型可能会遗漏有效的候选结果。在这种情况下，两阶段系统提供了更清晰的关注点分离，使每个组件都能在其特定任务中表现出色。最终的选择取决于平衡准确性需求、延迟容忍度和基础设施能力。
