Rerank 与混合检索

状态：🚧 占位待补齐
一句话定义：用稀疏检索（如 BM25）+ 向量召回，再用 重排模型 精排，平衡关键词命中与语义相似。

大纲（待补齐）

1. 召回 vs 精排职责
2. 混合融合算法（RRF 等）
3. Cross-encoder / 专用 rerank API
4. 延迟预算：重排 topK 取多少

已有相关文档（先读这些）

• RAG 工程化与 GraphRAG
• RAG 核心概念
• 向量数据库

学习要点（补齐后应能回答）

• 只有向量、只有关键词各会死在哪类问题上？
• 重排失败怎么降级？

参考资料（待补充）

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