Cos’è il reranking (nel RAG)?

Il reranking è un secondo passaggio dopo la ricerca: hai già estratto dei pezzi (chunk) da un database vettoriale, poi un modello più preciso li riordina rispetto alla domanda. I primi risultati dell’embedding sono veloci, ma a volte «vicini» di significato e non i più utili.

Serve per alzare la qualità del RAG senza rileggere tutto il corpus. Costa un po’ di inferenza in più. Non crea fatti nuovi: se il pezzo giusto non è tra i candidati, il reranker non lo inventa (e il modello può ancora allucinare).

Cosa non è

Non è fine-tuning. Non è il meccanismo di attenzione del Transformer. Non sostituisce un buon chunking, né documenti aggiornati. Non è output strutturato.

Nel corso si vede perché «ha trovato qualcosa» non è la stessa cosa di «ha trovato il pezzo giusto».

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