Heeft een reranker echt zin bovenop mijn vector-search?

Een reranker (Cohere Rerank, Voyage rerank-2, BGE reranker) sorteert de top 20 of 50 chunks van je vector-search opnieuw op basis van een fijner scoremodel. Voor RAG met een paar duizend documenten kan dat een merkbaar verschil geven, maar het is geen wondermiddel en het kost extra latency en tokens.

Probeer dit eerst zelf

1. 1Meet eerst je baseline: hoe vaak staat het juiste antwoord in de top-3 zonder reranker? Heb je 90 procent recall, dan is een reranker overbodig. Heb je 60 procent, dan is winst mogelijk.
2. 2Test Cohere Rerank 3 of Voyage rerank-2 op je eval-set. Hetzelfde top-50 input van je vector-search, en bekijk top-3 na reranking. Als je 15 tot 25 procent meer juiste antwoorden ziet is het de moeite waard.
3. 3Reken kosten en latency: een rerank-stap voegt 100 tot 500 ms toe per query plus een API-call. Voor een interne tool valt dat in het niet, voor een live klantchatbot weegt het mee.
4. 4Combineer slim: zonder reranker top-3 chunks pakken kost minder, met reranker top-50 dan top-5. Niet beide tegelijk overdrijven.
5. 5Pin de versie van je reranker, net als je embedding-model. Modellen worden gedeprecieerd.

Past het bovenstaande niet?

Beschrijf je situatie hieronder. We sturen jouw input plus de stappen die je al zag naar onze AI en geven gericht vervolg-advies. Als het te risicovol is om zelf te doen, zeggen we dat ook.