重排是什么？Reranking 怎样重新比较检索候选的相关性
用功能说明问答解释重排，区分召回和候选比较，说明交叉编码器与语义排序的适用范围，并检查缺失证据、延迟和最终引用。
先理解这个概念
重排Reranking在检索得到一批候选以后，再用另一种相关性判断调整顺序，常用于让更符合问题的资料靠前。它可以使用专门模型或其他评分方式，但不能自动找回从未进入候选的内容。重排分数也不是事实正确率，结果仍可能过时或不适用，需要保留来源并检查最终回答。
召回先找一批资料重排再细比较
例如询问某功能是否支持离线使用，初次检索可能同时找到安装说明和离线限制。重排可以进一步比较问题与片段，让限制更容易排前。若限制段落根本未被召回，重排器再强也没有这份材料可以判断。
Sentence Transformers介绍检索后用Cross-Encoder等重排的路径，Azure语义排序也作用于已有结果。实现和输入限制各不相同，不能把一种服务的候选数量写成通用规则。本文解释流程，没有运行重排模型或报告精度收益。
更细比较需要完整条件与合适输入
候选若被切得过短，限制条件与结论分离，重排也可能只看见一半意思。应检查片段是否带有必要标题和范围。太长输入又可能触及模型限制，不能默认把整份文档交给重排就一定更可靠。
某些模型更适合查询与文档配对，其他可能面向不同语言或任务。使用前应核对支持范围，再用自己的问法检查。重排顺序变化不等于模型已经理解所有业务要求，权限和版本筛选仍应由检索系统单独处理。
评价排序改进也要检查证据和等待时间
保留相同候选，比较重排前后相关片段的位置，再用最终回答检查是否引用完整条件。如果所有证据都在但答案仍错，应检查生成阶段。这里是评测设计，没有取得性能数据，也没有保证增加一次模型调用总有收益。
重排会增加处理步骤，需要同时记录等待时间与失败情况。若任务只查询唯一编号，简单精确匹配可能已足够。是否采用重排应根据具体漏检与排序错例决定，不能用技术名称替代对结果质量的验收。
核对来源
以下资料用于核对概念和方法。文中的示例与测试范围分别注明，实际使用时请核对所用工具的版本。