Le re-ranking est une étape qui réordonne, par pertinence fine, les documents récupérés lors d'une recherche, avant de les transmettre au modèle qui génère la réponse.
Dans un système RAG, la première recherche vectorielle ramène des candidats « à peu près pertinents ». Un modèle de re-ranking (souvent un cross-encoder) les réévalue un par un pour ne conserver que les meilleurs. Résultat : moins de bruit, des réponses plus justes.
→ Le re-ranking en pratique : RAG en production.
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