The Evolution of Reranking Models in Information Retrieval: From Heuristic Methods to Large Language Models
作者: Tejul Pandit, Sakshi Mahendru, Meet Raval, Dhvani Upadhyay
分类: cs.IR, cs.AI
发布日期: 2025-12-18
备注: 15 pages, 1 figure, Accepted in CLNLP'25
💡 一句话要点
综述信息检索中重排序模型演进：从启发式方法到大型语言模型
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 信息检索 重排序 检索增强生成 大型语言模型 知识蒸馏
📋 核心要点
- 现有信息检索系统在初始检索后，需要对候选结果进行重排序以提升用户体验，但传统方法效果有限。
- 本文旨在全面回顾信息检索领域中重排序模型的发展历程，并分析各种模型的优缺点和适用场景。
- 综述涵盖了从传统方法到基于深度学习（包括LLM）的重排序技术，并探讨了效率优化和实际应用。
📝 摘要（中文）
重排序是现代信息检索（IR）系统中的关键阶段，它通过优化初始候选集来提高用户最终检索结果的相关性。本文全面考察了重排序领域的发展变化，清晰地展示了重排序方法的进步。我们对信息检索中使用的重排序模型进行了全面的综述，特别是在现代检索增强生成（RAG）流程中，检索到的文档对输出质量有显著影响。我们按时间顺序回顾了重排序技术的发展历程，从基础方法开始，然后探讨了各种复杂的神经网络架构，如交叉编码器、序列生成模型（如T5）和用于结构信息的图神经网络（GNN）。考虑到神经重排序器推进的计算成本，我们分析了提高效率的技术，特别是用于创建有竞争力的、更轻量级替代方案的知识蒸馏。此外，我们还绘制了大型语言模型（LLM）集成到重排序中的新兴领域，研究了新颖的提示策略和微调策略。本综述旨在阐明各种重排序策略的基本思想、相对有效性、计算特征和实际权衡，并提供对不同重排序范式的结构化综合，突出其基本原理以及相对优势和劣势。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决信息检索系统中重排序的问题。现有方法，特别是早期的启发式方法，在处理复杂查询和语义理解方面存在不足。随着数据量的增长和用户需求的提高，传统的重排序方法难以满足实际应用的需求，需要更有效的模型来提升检索结果的相关性和准确性。此外，计算成本也是一个重要的考量因素，复杂的神经重排序器计算开销大，限制了其在大规模数据集上的应用。
核心思路：论文的核心思路是对信息检索中的重排序模型进行全面的回顾和分析，从早期的启发式方法到基于深度学习的模型，再到最近的大型语言模型（LLM），梳理其发展脉络和演进趋势。通过对比不同模型的优缺点，为研究人员和工程师提供选择合适的重排序模型的指导。同时，论文还关注了如何提高重排序模型的效率，例如通过知识蒸馏等技术。
技术框架：论文的整体框架是按照时间顺序和技术类型对重排序模型进行分类和介绍。首先回顾了早期的启发式方法，然后介绍了基于神经网络的重排序模型，包括交叉编码器、序列生成模型（如T5）和图神经网络（GNN）。接着，论文探讨了如何提高神经重排序器的效率，例如通过知识蒸馏。最后，论文介绍了大型语言模型（LLM）在重排序中的应用，包括提示策略和微调策略。
关键创新：论文的关键创新在于对信息检索领域中重排序模型进行了全面的综述和分析，涵盖了从传统方法到最新的大型语言模型（LLM）。论文不仅介绍了各种模型的原理和技术细节，还对比了它们的优缺点和适用场景，为研究人员和工程师提供了有价值的参考。此外，论文还关注了如何提高重排序模型的效率，例如通过知识蒸馏等技术。
关键设计：论文没有提出新的模型或算法，而是一篇综述文章，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，论文对各种重排序模型的技术细节进行了详细的介绍和分析，例如交叉编码器的结构、T5模型的序列生成方式、GNN在结构信息建模中的应用等。此外，论文还介绍了知识蒸馏在提高重排序模型效率中的应用，包括如何选择合适的教师模型和学生模型，以及如何设计蒸馏损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，主要贡献在于对现有重排序模型进行了全面的总结和分析，没有提供具体的实验结果。但是，论文对各种重排序模型的性能进行了对比和评估，为研究人员和工程师提供了选择合适的重排序模型的参考依据。例如，论文指出交叉编码器在处理长文本时具有优势，而T5模型在序列生成方面表现出色。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种信息检索系统，例如搜索引擎、问答系统、推荐系统等。通过选择合适的重排序模型，可以提高检索结果的相关性和准确性，提升用户体验。此外，该研究还可以为开发更高效、更有效的重排序模型提供指导，推动信息检索技术的发展。
📄 摘要（原文）
Reranking is a critical stage in contemporary information retrieval (IR) systems, improving the relevance of the user-presented final results by honing initial candidate sets. This paper is a thorough guide to examine the changing reranker landscape and offer a clear view of the advancements made in reranking methods. We present a comprehensive survey of reranking models employed in IR, particularly within modern Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines, where retrieved documents notably influence output quality. We embark on a chronological journey through the historical trajectory of reranking techniques, starting with foundational approaches, before exploring the wide range of sophisticated neural network architectures such as cross-encoders, sequence-generation models like T5, and Graph Neural Networks (GNNs) utilized for structural information. Recognizing the computational cost of advancing neural rerankers, we analyze techniques for enhancing efficiency, notably knowledge distillation for creating competitive, lighter alternatives. Furthermore, we map the emerging territory of integrating Large Language Models (LLMs) in reranking, examining novel prompting strategies and fine-tuning tactics. This survey seeks to elucidate the fundamental ideas, relative effectiveness, computational features, and real-world trade-offs of various reranking strategies. The survey provides a structured synthesis of the diverse reranking paradigms, highlighting their underlying principles and comparative strengths and weaknesses.