重新排序搜索结果的最佳方法是将高级机器学习模型与上下文感知特征相结合，以提高相关性。 一种常见的方法是使用两阶段流程：首先检索一组初始的候选文档（例如，使用 BM25 或轻量级神经模型），然后应用更复杂的重新排序器来优化排序。 现代重新排序模型（如交叉编码器或列表式学习排序算法）会深入分析查询-文档对，以捕获语义关系。 例如，基于 BERT 的交叉编码器可以通过一起处理文档和查询，来评估文档内容与查询意图的匹配程度，这与分别对它们进行评分的双编码器模型不同。 这使重新排序器可以优先考虑细微的匹配项（例如同义词用法或上下文含义），而不是简单的关键词重叠。
效率在重新排序中至关重要。 虽然交叉编码器提供高精度，但它们的计算成本很高，因此通常只应用于前 100-200 个初始结果。 开发人员通常通过使用混合系统来平衡速度和性能。 例如，快速双编码器（如 Sentence-BERT）可能会生成用于检索的初始嵌入，然后由交叉编码器重新排序顶部候选对象。 像 Elasticsearch 的 Learning to Rank 插件或像 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 这样的库简化了这些管道的实施。 此外，将用户行为数据（例如点击率或停留时间）作为重新排序模型中的特征可以进一步个性化结果。 例如，如果用户经常点击关于“Python 错误处理”的较短教程，则重新排序器可以学习将简洁指南的排名提升到长篇文档之上。
实际实施需要测试和迭代。 从像 BM25 这样的基线开始，然后试验重新排序模型（例如，MiniLM-L6 用于速度或 DeBERTa 用于精度）。 诸如归一化折扣累积增益 (NDCG) 或平均倒数排名 (MRR) 之类的指标有助于量化改进。 对于特定领域的用例，添加自定义功能：电子商务搜索可能会根据价格、评级或库存水平以及文本相关性来重新排序产品。 一个真实的例子是支持门户，其中重新排序会优先考虑标记为“故障排除”的文章，即使查询（如“登录问题”）中的关键词密度较低。 定期使用新数据更新模型以适应不断变化的用户需求，确保重新排序器与实际搜索行为和内容更改保持一致。