Reranker
Krok drugi potoku RAG — gdy baza wektorowa zwróci ok. 50 kandydatów, cross-encoder porządkuje ich na nowo według dokładniejszej trafności. Do LLM-a trafia pierwsze 5.
Wyszukiwanie wektorowe działa jak „bi-encoder” (zapytanie i dokument kodowane osobno ⇒ szybko). Reranker to „cross-encoder” (zapytanie i dokument kodowane razem ⇒ dokładnie, ale ok. 100× wolniej). Dwuetapowa konstrukcja równoważy szybkość i precyzję. Narzędzia: Cohere Rerank (usługa zarządzana), BGE Reranker (otwarte wagi, BAAI), Jina Reranker, voyage-rerank, cross-encodery z sentence-transformers. Obok wyszukiwania hybrydowego to największy pojedynczy skok jakości we współczesnych systemach RAG.