向量检索已经计算了相似度，为什么还要重排？
先自己想一想，再看参考要点
参考要点
- Embedding 模型分别编码问题和文档，文档向量能提前算好，速度快，但细节的对应关系在压成一个向量时丢失
- 重排模型（交叉编码器）把问题和文档拼在一起编码，每个词之间都能算注意力，更准，但每一对都要重算
- 所以先快速召回几十条，再重排选出几条
- 混入 12.5 万条干扰文本时，重排 RRF 的前 50 个候选使 Recall@1 从 0.275 升到 0.700
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