标签：reranker

共 3 篇文章

• Reranker 上线评估生产实战：用 Hard Negatives、NDCG@10 与 Shadow Re-ranking 守住检索质量

  Reranker 往往能显著改善检索排序，但模型升级也可能引入领域回退、尾延迟和候选截断问题。本文给出一套从 Hard Negatives 数据构造、NDCG@10 离线门禁到 Shadow Re-ranking 灰度验证的生产评估与发布方法，帮助检索系统安全上线新排序模型。

  2026/08/30 reranker / information-retrieval / search-quality / ndcg / production-ml / shadow-re-ranking

• LLM Reranker 生产评估实战：用黄金查询集、nDCG 与延迟预算守住 RAG 召回质量

  本文深入讲解RAG系统中LLM Reranker的生产评估方法论，覆盖黄金查询集构建、nDCG与MRR排序指标、候选集预算优化、延迟成本治理、灰度上线门禁与回滚策略，帮助团队建立独立的重排序评估体系，避免只看最终答案质量而忽视召回排序退化。

  2026/07/07 LLM / RAG / Reranker / Retrieval Evaluation / Production AI

• Embedding 与 Reranker 生产评估：用离线回放和影子流量治理检索质量回归

  本文系统讲解 Embedding 与 Reranker 上线后的检索质量评估方法，覆盖离线回放、影子流量、混合检索、指标设计和回归处置，帮助团队避免模型升级后召回质量悄然下降。

  2026/07/02 Embedding / Reranker / RAG / Hybrid Search / Retrieval Evaluation / 影子流量 / 离线回放