Reranking
Segunda fase de búsqueda que reordena los candidatos recuperados con un modelo más preciso y se queda con los mejores.
También: reordenación · reclasificación · re-ranking
GlosarioReranking es reordenar los resultados de una primera búsqueda con un modelo más caro y más preciso. La primera fase (Embeddings, BM25 o Búsqueda híbrida) es rápida y recupera, por ejemplo, 50 candidatos; el reranker puntúa cada uno frente a la pregunta y pasas al modelo solo los mejores.
En la práctica
Un reranker típico es un modelo de tipo cross-encoder: lee la pregunta y el fragmento juntos, y por eso juzga la relevancia mejor que comparar dos vectores calculados por separado. Es demasiado lento para todo el corpus, de ahí las dos fases. También puedes usar un LLM como reranker pidiéndole que puntúe o elija fragmentos. Mide si compensa: añade latencia y coste en cada consulta.