Çapraz kodlayıcı
Sorguyu ve belgeyi birlikte kodlayan metin benzerliği mimarisi; bi-encoder'dan daha isabetlidir. Bedeli: sorgu başına O(N) maliyet (sorgu × her aday belge kodlanmalı); bu yüzden yalnızca bi-encoder'ın ilk N sonucunu yeniden sıralamak için kullanılır.
Modern RAG yığınları: bi-encoder (hızlı vektör araması) → ilk 100 aday → çapraz kodlayıcı yeniden sıralayıcı → LLM'e ilk 10. Yeniden sıralayıcı modeller: ms-marco-MiniLM-L-6-v2, BAAI/bge-reranker-v2-m3, Cohere Rerank. Gömme modelinden (bi-encoder) farkı: çapraz kodlayıcı ilgiyi sınıflandırır, gömme modeli ise vektör üretir. Gecikme: 100 belge × 5 ms = 500 ms; kalite kazancı için katlanılır. Cohere ve Voyage AI yönetilen yeniden sıralayıcı API'leri sunar. Açık kaynak: sentence-transformers ve rerankers kütüphanesi.