四种 RAG 重排器实测:Cohere 把第 15 名答案捞回第 1,小 Cross-Encoder 反而更糟
Affectionate_Slip654 · reddit · 2026-10-20
作者搭建完整 RAG 重排管线,在 5 份支付行业 PDF(共 1507 chunks)上对比 Cross-Encoder、LLM 重排、Cohere、Jina 四种方案,追踪重排前后的排序变化与原因。
关键结论:相似≠相关;本地小 Cross-Encoder 因偏爱字面匹配反而把正确答案挤出 Top 5;LLM 重排理解上下文把答案排到前两位;Cohere 把第 15 位的答案提到第 1,与 Jina 综合最佳。所有重排器应跑同一份 Top 20,用 Hit@5、位置变化、延迟评估。代码与视频讲解已公开。
所属事件:四种 RAG 重排器实测:Cohere 表现最佳小模型反变差(2 条相关)→
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