我要投稿

RAG检索系统的两大核心利器——Embedding模型和Rerank模型

发布日期：2025-05-09 19:07:54 浏览次数： 2730

作者：AI探索时代

微信搜一搜，关注“AI探索时代”

“ Embedding和Rerank模型是RAG系统中的核心模型。”

在RAG系统中，有两个非常重要的模型一个是Embedding模型，另一个则是Rerank模型；这两个模型在RAG中扮演着重要角色。

Embedding模型的作用是把数据向量化，通过降维的方式，使得可以通过欧式距离，余弦函数等计算向量之间的相似度，以此来进行相似度检索。

而Rerank的作用是在Embedding检索的基础之上，进行更加准确的数据筛选；如果说Embedding模型进行的是一维筛选，那么Rerank模型就是从多个维度进行筛选。

Embedding模型和Rerank模型

在自然语言处理和信息检索系统中，Embedding模型和Rerank模型是两类功能不同但常结合使用的技术。

Embedding和Rerank模型都是基于深度学习方式实现的神经网络模型，但由于其功能不同，因此其实现方式和训练方法也有一定的区别。

从使用的角度来看，Embedding一般用于数据向量化并快速检索，而Rerank模型是在快速检索的基础之上进行重排序，提升相似度。

但从技术实现的角度来说，两种模型使用的学习方式和架构是不一样的；原因就在于两个模型的实现目的和处理数据的方式。

它们的核心区别在于目标、应用阶段和技术实现。以下是详细对比：

1. 功能目标

维度	Embedding模型	Rerank模型
核心任务	将文本转化为低维向量，捕捉语义信息	对候选结果重新排序，提升相关性
输出形式	高维或低维向量（如768维向量）	候选列表的排序分数（如相关性得分）
关注点	文本的全局语义表示	候选结果与查询的细粒度匹配

示例

Embedding模型：将“如何训练神经网络？”转换为向量，用于检索相似问题。
Rerank模型：对初步检索的100个答案排序，将最相关的答案排到前3。

2. 应用阶段

维度	Embedding模型	Rerank模型
所处流程	检索阶段：快速生成候选集	精排阶段：优化候选集的顺序
数据规模	处理海量数据（如百万级文档）	处理小规模候选集（如Top 100~1000）
性能要求	要求高效（毫秒级响应）	可接受较高延迟（需复杂计算）

典型场景

Embedding模型：用于搜索引擎的初步召回（如从10亿文档中筛选出Top 1000）。
Rerank模型：在推荐系统中对Top 100结果精细化排序，提升点击率。

3. 技术实现

维度	Embedding模型	Rerank模型
模型类型	无监督/自监督学习（如BERT、Sentence-BERT）	有监督学习（如Pairwise Ranking、ListNet）
输入输出	单文本输入 → 固定维度向量	查询+候选文本对 → 相关性分数
特征依赖	仅依赖文本本身的语义信息	可融合多特征（语义、点击率、时效性等）

模型举例

Embedding模型：

通用语义编码：BERT、RoBERTa
专用场景：DPR（Dense Passage Retrieval）

Rerank模型：

传统方法：BM25 + 特征工程
深度模型：ColBERT、Cross-Encoder

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2026-06-21

使用 LangSmith 进行 RAG 评估：构建生产级 RAG 系统的 AI 开发者指南

2026-06-20

RAG 投毒的六个影响因素与防御框架

2026-06-20

RAG 性能暴涨 5.9 倍！微软新框架让 LLM 自主检索，无需训练直接部署

2026-06-19

RAGular：适合知识库体质的 OCR 助手

2026-06-18

阿里扔出「向量版 SQLite」！十亿级向量毫秒检索，一行 pip install 搞定，本地 RAG 的游戏规则变了

2026-06-18

一个月拿下1500star，只因我们比MinerU多做了这件事

2026-06-18

为 1000 万+ 文档构建近零幻觉的 RAG Pipeline

2026-06-17

微软推出企业级 AgenticRAG！四个工具助力RAG新范式落地

联系获取

联系获取

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

全网爆火的大模型AI知识库，保姆级教程来了

2026-04-06

Karpathy的LLM Wiki + 3.5 万Star的Graphify：企业级 RAG 缺的真是知识图谱？

2026-04-27

RAG进化了，深扒Claude Code源码中RAG高级技巧

2026-04-02

OpenDataLoader：PDF文档提取的一站式方案

2026-03-31

2026 年做搜索就是做 Agent Memory

2026-04-23

Codeindex · 让大模型更好地理解你的代码

2026-04-20

阿里云百炼「记忆库」正式上线，让龙虾真正记住你！

2026-04-09

YC CEO 的 AI 记住了 3000 个人

2026-04-12

专题解读 | 可更新的检索增强知识库发展方向及进展

2026-04-22

AI 答疑助手优化实践：从 RAG 到 LightRAG 的全链路升级

2026-04-10

大家都在问

RAG运维如何用好Loop Engineering？Milvus 3.0 对它有什么价值？

2026-06-15

如何构建一个更“好”的知识库？

2026-06-10

企业 RAG 知识库落地，应如何设计实现？

2026-06-10

AIOps探索：给不能联网的客户做一个AI运维助手到底有多难？

2026-05-20

有多少人把Agent与RAG的检索策略，简化成了 if-else？

2026-05-18

到底是谁会相信RAG已死啊？

2026-05-11

1G内存检索2500万向量，Milvus中如何用FLAT在强标量过滤场景搞定毫秒响应？

2026-05-07

多Agent场景，子agent 之间数据读写不同步，如何解决？

2026-05-06

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS Skill 提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件 FDE AI+医疗 MaxKB Palantir Glean Openclaw

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部