各位同仁，大家好！
今天，我将为大家深入剖析一种在多轮检索（Multi-turn Retrieval）场景中至关重要的策略——“Rerank-then-Loop”。随着用户对信息检索系统期望的不断提高，单一的、一次性的检索已无法满足复杂、动态的信息需求。多轮检索应运而生，它模拟了人类交互的自然过程，允许用户通过一系列的查询和反馈逐步聚焦其真实意图。然而，这种能力的实现并非没有挑战。
多轮检索的挑战与机遇
想象一下，你在与一个知识库进行交互。你可能先问一个宽泛的问题，得到一些初步结果。然后，基于这些结果，你可能会提出更具体的问题，或者对之前的查询进行修正。这个过程就是典型的多轮检索。
传统的信息检索系统通常将每次查询视为独立事件，缺乏对历史上下文的理解和利用。这在多轮交互中会暴露出诸多问题：
- 意图漂移 (Topic Drift)：用户的意图可能在多轮交互中逐渐演变，如果系统不能捕获这种演变，就可能给出不相关的结果。
- 上下文缺失 (Context Deficiency)：后续的查询往往是省略式的，依赖于之前的对话来理解。例如，“然后呢？”或“那个模型的最新进展是什么？”如果不理解“那个模型”指代的是什么，系统就无法给出有效答案。
- 结果泛滥 (Information Overload)：每一次检索都可能返回大量结果，用户需要耗费精力去筛选。如何有效地缩小搜索范围，将最相关的少数结果呈现给用户，是一个核心挑战。
- 搜索效率低下 (Inefficient Search)：在大型知识库中，每次都对全量数据进行检索是计算密集型的，尤其是在需要深度理解语义的场景。
“Rerank-then-Loop”策略正是为了应对这些挑战而设计的。它通过建立一个基于反馈的迭代优化循环，使得系统能够：
- 持续学习用户意图：将历史对话和已识别的相关信息作为上下文。
- 动态调整搜索策略：根据上下文和前一轮的检索结果，精炼后续的查询或缩小搜索空间。
- 提升检索质量：通过深度重排序，确保每一轮都能呈现最相关的结果。
‘Rerank-then-Loop’ 策略的核心思想
“Rerank-then-Loop”策略的核心在于其迭代的性质和对上下文的有效利用。它并不是简单地将历史对话拼接起来进行一次性搜索，而是在每一步都进行精细的重排序 (Rerank)，并利用重排序后得到的高质量反馈 (Feedback) 来指导下一轮的搜索，从而形成一个不断缩小搜索范围 (Narrowing Search Scope) 的循环。
其基本流程可以概括为：
- 初始检索 (Initial Retrieval)：根据当前用户查询，从整个语料库中快速召回一个相对较大的候选文档集。
- 上下文构建 (Context Building)：将当前查询与历史对话（包括用户之前的查询、系统响应、以及前几轮被认为是相关的文档）结合，构建一个丰富的上下文表示。
- 重排序 (Reranking)：利用构建好的上下文信息，对初始召回的候选文档进行深度语义分析，并重新排序，识别出与当前用户意图高度相关的文档。
- 反馈与循环 (Feedback and Loop)：
- 将重排序后的高置信度文档作为新的上下文信息，反馈给系统。
- 根据这些高置信度文档，**精炼下一