召回与排序

相关文档没有进入候选集，需要调整召回方式；文档已经进入候选集却排名靠后，则需要检查排序。混合检索、学习稀疏表示和多向量表示影响候选如何被找到，Reranker 对已有候选做更细的相关性判断。

文章	主要内容
混合检索与 RRF	结合词法检索与向量检索，并用排名融合合并多路候选
学习稀疏检索：SPLADE	学习词项权重与词项扩展，使用稀疏表示和倒排索引检索
多向量检索与 ColBERT	保留 token 级向量，通过后期交互计算查询与文档的相关性
Reranker	对候选重新评分，理解精排的输入、截断和候选集限制