Все ноды/AI/RAG

Переранжирование

Переранжирует список чанков по релевантности к запросу через cross-encoder reranker. Универсально: композируется с RAG Query, RRF Fusion или любым источником чанков.

Как попробовать

Как применять

Векторный поиск ранжирует по близости эмбеддингов и на этом останавливается. Реранкер — cross-encoder: он читает запрос и каждый документ вместе и оценивает совпадение куда точнее, но за отдельный вызов. Отсюда рабочая связка: поднимите Top K у RAG-запроса до 15–20, а сюда поставьте Top N 5 — модель получит короткий и заметно более чистый контекст.

Ноду легко перепутать с RRF-слиянием: то склеивает несколько списков по позициям и без модели, эта переоценивает один список моделью. Они складываются: сначала слить ветки, потом переранжировать результат.

Как это работает

Порт Chunks приносит и запуск, и кандидатов. Он принимает вывод RAG-запроса или RRF-слияния целиком, голый список чанков и даже одиночный чанк; всё, что на чанки не похоже, превращается в пустой список.

Запрос берётся с порта Query или из поля «Запрос». Модель и Top N приезжают с порта Reranker от ноды Реранкер и перекрывают поля формы.

Выход устроен так же, как у RAG-запроса: context (склеенные тексты, при формате json — сериализованный массив), chunks и query. Поле score в чанках заменяется оценкой реранкера, а сортировку и обрезку по Top N Flow применяет сам, уже после ответа провайдера, — поставщики называют этот параметр по-разному, а у самостоятельно поднятого реранкера его может не быть вовсе.

Оплата идёт по токенам, и cross-encoder читает запрос вместе с каждым кандидатом. Поэтому счёт растёт от того, сколько чанков вы прислали, а не от того, сколько оставили.

Частые ошибки

• Пустой запрос. Это ошибка, а не тихий пропуск: ранжировать «ни по чему» — не ранжировать. Шаблон по умолчанию {{ inputs.query }} читает порт Query; если он не подключён, подставьте запрос явно, например {{ nodes.<id>.output.query }} от предыдущей ноды поиска.
• Пустой список кандидатов. Наоборот, не ошибка: наверху ничего не нашлось, нода вернёт пустой контекст и оставит предупреждение в логе запуска.
• Ожидание, что нода найдёт документы. Она только переупорядочивает то, что пришло: сколько кандидатов достать — это Top K на ноде поиска.
• Поиск модели в списке LLM. Реранкеры — отдельный каталог; сюда попадают только они и модели ваших подключений с назначением «Rerank».

Входы

Выходы

Настройки