Reranker

Come funzionano i Reranker

La ragione fondamentale dell'utilizzo di un reranker è il bilanciamento tra velocità e accuratezza. I sistemi di recupero iniziali, come la ricerca basata sulle parole chiave o la ricerca approssimativa del vicino (ANN) sugli embeddings, devono scansionare rapidamente dataset potenzialmente enormi (come documenti web, cataloghi di prodotti o database di immagini) per identificare gli elementi potenzialmente rilevanti. Questi sistemi di prima fase danno la priorità alla velocità e all'alto richiamo, ovvero mirano a recuperare tutti gli elementi potenzialmente rilevanti, anche se ciò significa includerne alcuni meno rilevanti. Spesso restituiscono un insieme di candidati più ampio di quello necessario.

Un reranker prende quindi un sottoinsieme più piccolo di questi candidati migliori (ad esempio, i primi 100 risultati della ricerca iniziale) e applica un modello più potente e computazionalmente impegnativo. Questo modello è in grado di eseguire un'analisi più approfondita della relazione tra la domanda dell'utente e ogni elemento candidato. Le tecniche più comuni prevedono l'utilizzo di modelli complessi di deep learning (DL) come i Transformer, in particolare le varianti note come cross-encoder. I cross-encoder valutano la query e un elemento candidato insieme, consentendo una ricca comprensione della rilevanza contestuale, spesso superiore alla fase iniziale di recupero che potrebbe valutare separatamente le incorporazioni della query e dell'elemento. Il reranker produce un nuovo punteggio di rilevanza raffinato per ogni candidato, consentendo al sistema di presentare per primi gli elementi più rilevanti, migliorando così la precisione dei risultati finali.

Reranking vs. Recupero iniziale

È fondamentale distinguere i reranker dalla fase iniziale di recupero o di classificazione:

• Recupero iniziale (prima fase):
  • Obiettivo: trovare rapidamente un'ampia serie di candidati potenzialmente rilevanti da un corpus di grandi dimensioni. Privilegia la velocità e il richiamo.
  • Metodi: Spesso utilizza tecniche come gli indici invertiti(Apache Lucene, Elasticsearch), la ricerca ANN sugli embeddings o funzioni di punteggio più semplici.
  • Complessità: Computazionalmente più economico per elemento, scalabile fino a miliardi di elementi.
• Reranking (seconda fase):
  • Obiettivo: riordinare in modo accurato un insieme più ristretto di candidati principali forniti dalla prima fase. Privilegia la precisione e la rilevanza.
  • Metodi: Utilizza modelli più complessi come i cross-encoder basati su BERT, i trasformatori o altre sofisticate interazioni di caratteristiche. Le tecniche spesso prevedono la regolazione degli iperparametri per ottenere prestazioni ottimali.
  • Complessità: Complessivamente più costoso per elemento, ma applicato solo a un numero limitato di candidati (ad esempio, i migliori 50-200).

Applicazioni ed esempi

I reranker sono fondamentali in molte applicazioni moderne di IA:

• Motori di ricerca web: Aziende come Google e Microsoft Bing utilizzano sistemi di classificazione a più stadi in cui i reranker svolgono un ruolo cruciale nel raffinare i risultati di ricerca più importanti presentati agli utenti, tenendo conto di fattori sfumati che vanno oltre la semplice corrispondenza delle parole chiave. Si tratta di una parte fondamentale della ricerca sul recupero delle informazioni.
• Piattaforme di e-commerce: Siti come Amazon utilizzano i reranker per affinare i consigli sui prodotti e i risultati delle ricerche, mostrando agli utenti gli articoli che hanno maggiori probabilità di acquistare in base a complessi modelli di comportamento degli utenti e alle caratteristiche degli articoli. Questo aspetto è descritto in dettaglio in ricerche come Amazon Science.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Nei sistemi che utilizzano grandi modelli linguistici (LLM), il RAG recupera innanzitutto i documenti rilevanti per fornire un contesto. Un reranker può poi raffinare questi documenti recuperati, assicurando che il contesto più rilevante venga passato all'LLM per generare una risposta più accurata e informata. Servizi come l'API Cohere Rerank sono progettati specificamente per questo scopo.
• Post-elaborazione della visione artificiale: Anche se non vengono tradizionalmente chiamate "reranker", tecniche come la Non-Maximum Suppression (NMS) utilizzate in modelli di rilevamento di oggetti come Ultralytics YOLO condividono una filosofia simile. L'NMS affina un set iniziale di bounding box previsti in base ai punteggi di confidenza e alla sovrapposizione(IoU), mantenendo i rilevamenti più probabili e sopprimendo quelli ridondanti, in modo simile all'affinamento dei candidati iniziali. Puoi trovare suggerimenti per l'addestramento dei modelli ed esplorare i benchmark delle prestazioni di questi modelli. L'addestramento di questi modelli spesso sfrutta piattaforme come Ultralytics HUB per la gestione di dataset ed esperimenti.