隨著大模型技術的迅猛發(fā)展，檢索增強生成（RAG）已成為構建智能知識庫的核心方案。嘉為藍鯨OpsPilot依托RAG技術打造高效知識處理體系，提取與分塊拆分語義單元，為后續(xù)流程筑牢根基；Embedding及檢索將問題與知識庫中內容匹配定位。而如果把知識分塊比作櫻桃，Rerank就是分揀器：接收初步檢索到的知識“櫻桃”，再測量每顆櫻桃的直徑（相關性）和糖分（內容質量），從大到小排列送入LLM大模型的“果盤”，而排在需求數量之外的小顆粒、酸澀的櫻桃（低相關內容）則被分揀剔除。

01.Rerank原理與作用

1）Rerank在RAG流程中的生效機制與原理

在RAG流程中，經過前期的文檔提取分塊、Embedding向量化以及檢索步驟后，會初步篩選出一批與用戶問題相關的文本內容。然而，這些內容的相關性和質量參差不齊。Rerank此時介入，它基于特定的算法和模型，對初步檢索得到的文本集合進行重新排序，將最相關、最優(yōu)質的文本內容置于前列。通過“粗篩+精排”優(yōu)化檢索質量，為回答提供優(yōu)質基礎。

Rerank（重排序）的具體實現是通過機器學習模型，捕捉復雜語義（如一詞多義、隱含意圖），對初步檢索結果進行二次語義評估。具體步驟如下：

從而實現以下作用，優(yōu)化檢索結果：

• 彌補語義短板：突破傳統(tǒng)檢索的表面匹配，找到“關鍵詞不同但意思相近”的優(yōu)質內容。
• 精準篩選排序：通過多維度打分剔除低質信息，讓檢索結果更聚焦用戶真實需求。
• 輸入內容優(yōu)化：為大模型提供篩選排序后的高質量文檔，降低回答偏差風險。

02.OpsPilot中的Rerank模型

OpsPilot內置了bce-Reranker-base模型提供Rerank功能，對比其他Rerank模型，本模型的核心優(yōu)勢可總結為以下三點：

• 排序精準性更強：通過大量對比“好內容”和“差內容”訓練模型，讓模型更會判斷語義匹配度，打分更精準，能識別出“堆砌關鍵詞但內容無關”的假相關內容。
• 輕量高效易部署：采用優(yōu)化的輕量化設計，在保持高性能的同時降低計算資源消耗，適配多種硬件環(huán)境，部署成本遠低于同類深度學習模型。
• 泛化能力更優(yōu)：預訓練覆蓋多領域數據，對運維等專業(yè)場景的復雜查詢適配性強，可靈活處理自然語言的模糊表述，輸出穩(wěn)定可靠的重排序結果。

03.重排序打分效果

在OpsPilot的RAG過程中，Rerank在初步檢索結果的基礎上展開——Rerank模型接收初步檢索得到的文本集合與用戶問題，然后對每一個文本與問題的組合進行分析，通過多方面特征進行提取和比對，以分數形式展現各個組合的相關程度。最后，高分的文本會被優(yōu)先選取并與問題一起構成提示詞輸入到大語言模型中，輸出更精準、更有價值的答案。

04.嘉為藍鯨OpsPilot——更懂運維的AI平臺

嘉為藍鯨OpsPilot是集知識庫管理、技能配置、機器人管理及工具管理于一體的智能運維支撐平臺，深度融合LLM大模型的語義理解、知識增強與多模態(tài)處理能力，聚焦運維領域，突破單一LLM能力局限，成為更懂運維的智能AI平臺。