向量重排序是一种用于提高搜索结果质量的技术，它通过基于更精确的相关性计算，重新排列初始的候选项目集。它通常紧随初始检索步骤之后，在该步骤中，系统使用一种快速但不精确的方法（如近似最近邻搜索）从向量数据库中获取广泛的潜在匹配项。然后，重排序应用更慢、更精确的模型对这些候选项进行评分和重新排序，确保最终结果更好地符合用户意图。这种两步法平衡了速度和准确性：初始检索快速缩小了候选范围，而重排序则提高了精度。
您应该在初始搜索结果缺乏足够相关性或上下文的场景中应用向量重排序。例如，在电子商务搜索中，像“100 美元以下的防水徒步靴”这样的查询可能根据关键词匹配或基本的向量相似度返回商品。然而，初始搜索可能会忽略价格过滤、材料属性或用户意图（例如，优先考虑“防水”而不是“防泼水”）等细微差别。使用基于用户行为或产品属性训练的模型进行重排序可以更好地衡量这些因素。同样，在文档检索中，语义搜索可能会获取广泛相关的文章，但重排序可以优先处理查询中提到的特定子主题的文档，如技术细节或最新更新。另一个用例是聊天机器人，重排序有助于从语言模型生成的候选池中选择最符合上下文的响应。
是否使用重排序取决于延迟、计算成本和准确性之间的权衡。如果您的应用需要实时响应（例如，自动补全建议），那么重排序增加的延迟可能令人望而却步。然而，对于精度至关重要的任务——如法律文档查找、医疗信息检索或个性化推荐——重排序是值得付出的成本。实现方法是：首先使用快速方法检索较大的候选集（例如 100-200 项），然后应用一个更小、更专业的模型（如交叉编码器或微调的 Transformer）对前 50-100 个候选项进行评分和重新排序。这种方法确保在不牺牲速度的情况下显著提高结果质量。例如，搜索引擎等平台经常使用重排序来处理模糊查询，确保顶部结果与用户输入的最可能解释相符。