リランキング

リランキングは、最初の検索で集めた候補を、質問との関連の強さで並べ直す処理です。最初の検索は取りこぼしを減らすことを、リランキングは関連の強い候補を上位に置くことをねらいます。

方法の1つは、質問と候補の文章を1組にしてモデルに入力し、関連の点数を出すクロスエンコーダーです。LLM に関連の強さを判定させる方法もあります。2019年の Nogueira と Cho の論文は、BERT を文章の並べ直しに使う方法を示しました。

読み

りらんきんぐ

英語

Reranking

業界

製造業、教育機関

業務

AI 活用

出典の確認日

2026年10月7日

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出典

• Microsoft Learn: Develop a RAG Solution - Information-Retrieval Phase（2026年7月2日更新）（別のタブで開きます）
• Nogueira、Cho「Passage Re-ranking with BERT」（arXiv:1901.04085、2019年1月13日）（別のタブで開きます）
• Microsoft Learn: Semantic ranking - Azure AI Search（2026年8月5日更新）（別のタブで開きます）