各位同仁，大家好。今天我们将深入探讨RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）架构中一个至关重要的环节——动态重排序（Dynamic Re-ranking），并着重对比两种核心技术：Bi-encoders（双编码器）和Cross-encoders（交叉编码器）在提升重排序精度方面的差异。作为一名编程专家，我将从理论原理、实际应用和代码实现等多个维度，为大家详尽剖析这一主题。 RAG架构中的检索挑战与重排序的必要性 首先，让我们简要回顾一下RAG架构。RAG的核心思想是将大型语言模型（LLM）的生成能力与外部知识库的检索能力相结合，以克服LLM知识过时、事实性错误和幻觉等问题。其基本流程通常包括： 用户查询 (User Query)：用户提出一个问题或请求。 检索 (Retrieval)：系统根据查询从一个大型文档库中检索出若干“相关”文档或文本片段（chunks）。 增强 (Augmentation)：将检索到的文档片段与用户查询一起作为上下文，输入给LLM。 生成 (Generation)：LLM基于提供的上下文生成回答。 在这一流程中，检索 …
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