本文聚焦大模型应用落地的关键优化环节——ReRank重排序技术，这是当前提升检索结果质量的主流核心策略。通过对初始检索文档进行顺序调整与无关数据过滤双重操作，可大幅强化检索结果的相关性与准确性，为后续大模型生成提供高质量上下文支撑。文中将系统拆解ReRank技术原理，重点讲解其在LangChain框架中的工程实现方案，尤其是主流的Cohere重排序模型调用方法，并结合完整代码示例，演示如何在Weaviate向量数据库中无缝集成重排序功能，帮助开发者快速落地该优化方案。

1、 ReRank 重排序

在大模型检索增强生成（RAG）流程中，当完成问题改写、多源数据库查询构建、路由逻辑设计及向量数据库索引优化后，检索结果的筛选阶段成为提升系统性能的关键突破口。这一阶段主流优化策略主要分为重排序（ReRank）与纠正性RAG两类，其中重排序因实现成本低、效果提升显著，成为行业首选方案——无论是Dify、Coze等低代码平台，还是智谱AI等商业大模型服务，亦或是各类开源Agent项目，均将其作为核心优化模块，常与混合检索策略搭配使用。

重排序的核心逻辑如其名，核心是对初始检索得到的文档列表进行重新排序；更重要的是，它会额外执行“噪声过滤”操作，剔除与查询意图无关或冗余的文档数据。值得一提的是，我们此前学习的RRF（Reciprocal Rank Fusion）算法，正是重排序技术体系中最基础、最易上手的实现方式。

重排序核心运行流程如下：

从数据流转特性来看，重排序组件的输入与输出均为文档列表，这一点与LangChain中的DocumentTransformer组件类似，但在框架定位上，重排序被归类为DocumentCompressor（文档压缩组件）。因此，开发者在LangChain中查找相关工具时，可优先在“文档转换”或“检索器集成”模块中搜索；对于高频使用的重排序工具，LangChain还提供了单独封装，例如针对长文本场景的LongContextReorder、适配多语言场景的Cohere Reranker等。

在实际开发中，重排序工具的使用十分灵活：既可以单独调用处理检索结果，也可以通过ContextualCompressionRetriever检索器进行二次封装，将基础检索器与重排序工具绑定，实现“检索-重排”一站式流程，最终直接输出优化后的文档列表

2、 Cohere 重排序

目前可用的重新排序模型并不多，一种是选择 Cohere 提供的在线模型，可以通过 API 访问，此外还有一些开源模型，如：bge-rerank-base 和 bge-rerank-large 等，体验与评分最好的是 Cohere 的在线模型，不过它是一项付费服务（注册账号提供免费额度），并且由于 Cohere 服务部署在海外，国内访问速度并没有这么快。
对于学习，我们可以使用 Cohere 的在线模型，如果是部署企业内部的服务，可以使用 bge-rerank-large，链接如下：

1. Cohere 在线模型：https://cohere.com/
2. bge-rerank-large 开源模型：https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-large
   安装依赖：

pip install langchain-cohere

在 weaviate 向量数据库中，使用 Cohere 在线模型集成重排序示例代码（使用 weaviate 数据库的 DatasetDemo 集合，存储了 项目API文档.md 文档的内容，示例如下

import dotenv
import weaviate
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_cohere import CohereRerank
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_weaviate import WeaviateVectorStore
from weaviate.auth import AuthApiKey

dotenv.load_dotenv()

# 1.创建向量数据库与重排组件
embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
db = WeaviateVectorStore(
    client=weaviate.connect_to_wcs(
        cluster_url="https://mbakeruerziae6psyex7ng.c0.us-west3.gcp.weaviate.cloud",
        auth_credentials=AuthApiKey("ZltPVa9ZSOxUcfafelsggGyyH6tnTYQYJvBx"),
    ),
    index_name="DatasetDemo",
    text_key="text",
    embedding=embedding,
)
rerank = CohereRerank(model="rerank-multilingual-v3.0")

# 2.构建压缩检索器
retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_retriever=db.as_retriever(),
    base_compressor=rerank,
)

# 3.执行搜索并排序
search_docs = retriever.invoke("关于LLMOps应用配置的信息有哪些呢？")
print(search_docs)
print(len(search_docs))

输出内容：

[Document(metadata={'source': './项目API文档.md', 'start_index': 2324.0, 'relevance_score': 0.9298237}, page_content='json { "code": "success", "data": { "id": "5e7834dc-bbca-4ee5-9591-8f297f5acded", "name": "慕课LLMOps聊天机器人", "icon": "https://imooc-llmops-1257184990.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/2024/04/23/e4422149-4cf7-41b3-ad55-ca8d2caa8f13.png", "description": "这是一个慕课LLMOps的Agent应用", "published_app_config_id": null, "drafted_app_config_id": null, "debug_conversation_id": "1550b71a-1444-47ed-a59d-c2f080fbae94", "published_app_config": null, "drafted_app_config": { "id": "755dc464-67cd-42ef-9c56-b7528b44e7c8"'), Document(metadata={'source': './项目API文档.md', 'start_index': 0.0, 'relevance_score': 0.7358315}, page_content='LLMOps 项目 API 文档\n\n应用 API 接口统一以 JSON 格式返回，并且包含 3 个字段：code、data 和 message，分别代表业务状态码、业务数据和接口附加信息。\n\n业务状态码共有 6 种，其中只有 success(成功) 代表业务操作成功，其他 5 种状态均代表失败，并且失败时会附加相关的信息：fail(通用失败)、not_found(未找到)、unauthorized(未授权)、forbidden(无权限)和validate_error(数据验证失败)。\n\n接口示例：\n\njson { "code": "success", "data": { "redirect_url": "https://github.com/login/oauth/authorize?client_id=f69102c6b97d90d69768&redirect_uri=http%3A%2F%2Flocalhost%3A5001%2Foauth%2Fauthorize%2Fgithub&scope=user%3Aemail" }, "message": "" }'), Document(metadata={'source': './项目API文档.md', 'start_index': 675.0, 'relevance_score': 0.098772585}, page_content='json { "code": "success", "data": { "list": [ { "app_count": 0, "created_at": 1713105994, "description": "这是专门用来存储慕课LLMOps课程信息的知识库", "document_count": 13, "icon": "https://imooc-llmops-1257184990.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/2024/04/07/96b5e270-c54a-4424-aece-ff8a2b7e4331.png", "id": "c0759ca8-2d35-4480-83a8-1f41f29d1401", "name": "慕课LLMOps课程知识库", "updated_at": 1713106758, "word_count": 8850 } ], "paginator": { "current_page": 1, "page_size": 20, "total_page": 1, "total_record": 2 } }')]

通过 LangSmith 观察该检索器的运行流程，可以发现，原始检索器找到了 4 条数据，但是经过重排序后，只返回了相关性高的 3 条（可设置），有一条被剔除了，这也是 压缩器 和 文档转换器 的区别（不过在旧版本的 LangChain 中，两个没有区别，所以在很多文档转换器的文档中都可以看到压缩器的存在）。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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