Ein Reranker ist die zweite Stufe moderner Suche: Nachdem eine Vektor- oder Keyword-Suche die Top 50–100 Kandidaten identifiziert hat, sortiert der Reranker diese neu – oft mit einem deutlich präziseren Cross-Encoder-Modell, das Query und jedes Ergebnis paarweise bewertet.
Gängige Reranker sind Cohere Rerank, Jina Reranker und BGE-Reranker. Der Qualitätsgewinn ist signifikant: Präzision der Top-3-Ergebnisse steigt typisch um 20–40 %, was sich direkt in der Qualität darauf aufbauender RAG-Systeme niederschlägt.
Für produktive RAG-Architekturen mit Reranker-Stufe beraten wir euch im Rahmen unserer KI-Dienstleistungen.