リランキング

リランキングとは

リランキング（Reranking）は、一次検索で取得した候補を、より精度の高い専用モデルで並べ直す処理です。RAGの最終段で使われ、取得精度を一段上に引き上げる役割を担います。

ベクトル検索やキーワード検索は「速いが粗い」傾向があり、一次検索だけでは上位に不適切な候補が紛れ込みがちです。リランキングはこれを後段で整えます。

仕組み

1. 一次検索で上位50〜100件の候補を取得
2. Cross-Encoderなどのリランキングモデルに、質問文と各候補をペアで入力
3. ペアの関連度スコアを算出し、上位数件だけをLLMに渡す

ベクトル検索は質問と文書を別々にエンコードしますが、Cross-Encoderは同時に見て判定するため精度が上がります。

使いどころ

• RAGの回答に不要な情報が紛れ込みやすい場面
• 検索対象が大規模で、一次検索の上位がぶれやすい場合
• 法務・税務のように、出典の正確さが求められるワークロード

注意点

• Cross-Encoderは計算コストが高いため、全件ではなく一次検索の上位N件だけに適用するのが基本です。
• リランキング用のモデル選定・日本語対応の有無は事前に検証が必要です。
• 一次検索の候補にそもそも正解が含まれていないと、リランキングしても正解は上がってきません。一次検索の設計が先です。