Spis treści
Czym jest Cohere Rerank i po co go używać
Cohere Rerank to model, który sortuje listę kandydatów względem zapytania na podstawie znaczenia, a nie samych słów kluczowych. Najczęściej działa jako drugi etap po szybkim retrieverze, aby doszlifować kolejność dokumentów przed podaniem ich do LLM lub użytkownika. W RAG pozwala zmniejszyć halucynacje i zużycie tokenów, bo do modelu trafiają tylko naprawdę trafne fragmenty. :contentReference[oaicite:13]{index=13}
Jak to działa pod maską
Reranker wykorzystuje architekturę typu cross-encoder: zapytanie i każdy kandydat są wspólnie przetwarzane w jednym przebiegu transformera, co umożliwia pełne sprzężenie uwagi między tokenami i dokładniejsze ocenianie zgodności. Wynikiem jest ocena trafności dla pary zapytanie-dokument, na podstawie której sortuje się listę. Ten mechanizm jest wolniejszy niż proste porównywanie wektorów, ale znacznie precyzyjniejszy w top N wyników. :contentReference[oaicite:14]{index=14}
Modele i wsparcie językowe
Rodzina modeli Cohere Rerank przeszła kilka iteracji. Wersja 3.0 była dostępna w wariancie anglojęzycznym i wielojęzycznym, natomiast Rerank 3.5 występuje jako jeden model wielojęzyczny szkolony na ponad 100 językach, co upraszcza dobór wersji przy globalnych wdrożeniach. W praktyce oznacza to, że ten sam endpoint może obsługiwać mieszane zbiory dokumentów bez dodatkowego routingu po języku. :contentReference[oaicite:15]{index=15}
Kontekst i limit długości
API Rerank dzieli dokumenty na fragmenty i ocenia je razem z zapytaniem. Maksymalna długość fragmentu zależy od modelu. Dla Rerank v3.5 kontekst jednego przebiegu wynosi 4096 tokenów, a parametry takie jak max_tokens_per_doc pozwalają kontrolować, czy duże dokumenty będą trymowane czy kompletne. Te ustawienia mają bezpośredni wpływ na trafność i koszt. :contentReference[oaicite:16]{index=16}
Integracja z istniejącym wyszukiwaniem
Najczęstszy wzorzec to dwuetapowy pipeline:
- Szybki etap zbierający kandydatów – BM25 lub wektory z embeddingów.
- Reranking kandydatów przez Cohere Rerank i zwrot top K.
Takie podejście podnosi jakość, bo cross-encoder rozstrzyga trudne przypadki, których nie wychwyci sama semantyka lub keywordy. Jest to jedna z najprostszych metod poprawy trafności w RAG i enterprise search bez wymiany całej infrastruktury. :contentReference[oaicite:17]{index=17}
API i podstawowe parametry
Rerank API przyjmuje zapytanie oraz listę tekstów i zwraca posortowaną tablicę z wynikiem trafności dla każdego elementu. Najważniejsze parametry to lista dokumentów, model, liczba wyników do zwrotu oraz opcje dotyczące długości dokumentu i truncation. Interfejs jest prosty, więc wdrożenie w backendzie czy narzędziach data science zajmuje zwykle niewiele czasu. :contentReference[oaicite:18]{index=18}
Wydajność i koszty
Reranking jest droższy obliczeniowo niż sama faza wektorowa, dlatego stosuje się go tylko na ograniczonym zbiorze kandydatów. W praktyce optymalny jest kompromis między liczbą kandydatów a jakością top K. Dodatkowo dostawcy podają limity szybkości wywołań, co warto uwzględnić przy skalowaniu i kolejkowaniu żądań w godzinach szczytu. :contentReference[oaicite:19]{index=19}
Kiedy Cohere Rerank robi największą różnicę
- Zapytania z jasno zdefiniowanymi ograniczeniami – filtr semantyczny potrafi lepiej odróżnić drobne niuanse, np. wymagania kontekstowe lub przeciwstawne znaczenia.
- Długie dokumenty i złożone pytania – cross-encoder wykorzystuje bogatsze interakcje tokenowe niż czyste podobieństwo wektorowe.
- RAG i agentowe przepływy – mniejsza liczba nieistotnych fragmentów obniża koszty LLM i latencję całego pipeline. :contentReference[oaicite:20]{index=20}
Najlepsze praktyki wdrożeniowe
- Zbieraj rozsądną liczbę kandydatów – zwykle kilkadziesiąt rekordów na zapytanie to dobry punkt startu, potem testuj.
- Dopasuj chunking – dla długich dokumentów eksperymentuj z maksymalnym rozmiarem fragmentu, żeby nie tracić kluczowego kontekstu i nie przepalać tokenów.
- Mierz jakość – przygotuj zestaw walidacyjny z etykietami lub kliknięciami i porównaj metryki przed i po rerankingu.
- Cache i fallback – buforuj popularne zapytania oraz topowe wyniki, a przy przekroczeniu limitów API zapewnij logiczny fallback do samego retrievera.
- Loguj oceny i feature’y – zapisywanie score’ów i parametrów zapytań ułatwia późniejsze strojenie. :contentReference[oaicite:21]{index=21}
Rerank w RAG krok po kroku
- Retriever zwraca np. 50 kandydatów z indeksu BM25 lub wektorowego.
- Dzielisz dłuższe dokumenty na fragmenty zgodnie z limitem modelu.
- Wołasz Rerank z zapytaniem użytkownika i listą fragmentów.
- Odbierasz listę z ocenami trafności i wybierasz top 5-10.
- Przekazujesz tylko te fragmenty do LLM jako kontekst. :contentReference[oaicite:22]{index=22}
Metryki, które warto śledzić
- Recall@K i nDCG – sprawdzają, czy prawidłowe dokumenty znajdują się w top K i jak są uporządkowane.
- Latencja per etap – mierz osobno czas retrievera i rerankera, aby wykrywać wąskie gardła.
- CTR i sukces zadań – w produktach wyszukiwawczych liczą się zachowania użytkowników, a w RAG jakość odpowiedzi końcowych.
- Koszt per zapytanie – uwzględnij tokeny przetwarzane przez rerankera oraz ewentualne limity wywołań. :contentReference[oaicite:23]{index=23}
Najczęstsze błędy i jak ich uniknąć
- Zbyt mało lub zbyt dużo kandydatów – zbyt mała próbka ogranicza skuteczność, zbyt duża niepotrzebnie podnosi latencję i koszt.
- Nieprzemyślany chunking – ucinanie kluczowych fragmentów obniża trafność, a zbyt duże kawałki zwiększają koszt.
- Brak ewaluacji offline – decyzje o parametrach bez zestawu kontrolnego rzadko trafiają w punkt.
- Ignorowanie limitów – przy braku kolejek i cache łatwo o throttling i skoki opóźnień w godzinach szczytu. :contentReference[oaicite:24]{index=24}
Checklist wdrożeniowy
- Wybierz model Rerank odpowiedni do języków w twoim zbiorze – w większości przypadków używaj v3.5 jako modelu wielojęzycznego.
- Ustal K kandydatów z retrievera oraz top N po reranku dla LLM.
- Skonfiguruj chunking i strategię przycinania.
- Dodaj cache dla popularnych zapytań i fallback na retriever.
- Przygotuj walidację offline oraz monitoring jakości i latencji w produkcji. :contentReference[oaicite:25]{index=25}
