英文：Reranking 分类：frontier
对检索结果进行二次排序的技术：先用高效检索（BM25/向量）召回候选，再用更强模型（交叉编码器/LLM）精排，提升搜索结果与 RAG 检索质量。
方法：交叉编码器（query-doc 联合编码，精准）、LLM 重排（生成式排序：让 LLM 打分/排序）、学习排序（LTR 模型）；阶段：粗召回（多路）→精排（Top-N）；收益：精度显著提升（召回率-精度权衡）。
用于搜索产品（相关性精排）、RAG（检索质量提升）、推荐（候选精排）与多路召回融合；重排序是"海选之后的一锤定音"。