Rank-K: Test-Time Reasoning for Listwise Reranking

📄 arXiv: 2505.14432v1 📥 PDF

作者: Eugene Yang, Andrew Yates, Kathryn Ricci, Orion Weller, Vivek Chari, Benjamin Van Durme, Dawn Lawrie

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2025-05-20

备注: 15 pages, 4 figures

💡 一句话要点

Rank-K：一种用于列表式重排序的测试时推理方法，提升难例查询效果。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 信息检索 重排序 列表式排序 大型语言模型 测试时推理

📋 核心要点

  1. 神经重排序器计算成本高昂，难以应对大规模和高并发的实际应用场景。
  2. Rank-K利用推理语言模型在测试时进行推理，提升难例查询的检索效果，并具备良好的可扩展性。
  3. 实验表明，Rank-K在BM25和SPLADE-v3的排序结果上分别提升了23%和19%的检索效果，且具有多语言能力。

📝 摘要（中文）

检索-重排序是一种流行的检索流程，它通过减少比较次数，使得计算密集但效果好的重排序器在查询时足够高效。最近的神经重排序器利用大型语言模型在查询和段落之间进行推理，并取得了最先进的检索效果。然而，即使经过大量优化，这些重排序器仍然是资源密集型的。本文介绍了一种列表式段落重排序模型Rank-K，它利用推理语言模型的推理能力，在查询时提供测试时可扩展性，以服务于困难查询。结果表明，当对BM25初始排序列表进行重排序时，Rank-K比最先进的列表式重排序器RankZephyr的检索效果提高了23%，当对SPLADE-v3的强检索结果进行重排序时，提高了19%。由于Rank-K本质上是一个多语言模型，我们发现它在不同语言的查询下，与单语检索一样有效地对段落进行排序。

🔬 方法详解

问题定义：现有神经重排序器，特别是基于大型语言模型的重排序器，虽然效果出色，但计算资源消耗巨大，难以在实际应用中部署，尤其是在需要处理大量查询和高并发请求时。现有方法难以在效果和效率之间取得平衡。

核心思路：Rank-K的核心思路是在测试时利用推理语言模型的推理能力，针对每个查询动态地进行列表式重排序。通过这种方式，模型可以专注于处理“困难”的查询，而对于简单的查询，则可以快速返回结果，从而提高整体效率。

技术框架：Rank-K的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用初始检索模型（如BM25或SPLADE-v3）获取候选段落列表。2) 将查询和候选段落列表输入到推理语言模型中。3) 推理语言模型对候选段落进行列表式重排序，输出最终的排序结果。

关键创新：Rank-K的关键创新在于其测试时推理机制。与传统的重排序器不同，Rank-K不是预先训练一个固定的模型，而是利用推理语言模型在查询时动态地进行推理和排序。这种方法可以更好地适应不同的查询，并提高对困难查询的处理能力。

关键设计：Rank-K的关键设计包括：1) 使用高质量的推理语言模型作为其核心引擎。2) 设计有效的提示（prompt）工程，引导推理语言模型进行准确的排序。3) 优化推理过程，以减少计算成本和延迟。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Rank-K在两个不同的检索数据集上进行了评估，结果表明，当对BM25初始排序列表进行重排序时，Rank-K比最先进的列表式重排序器RankZephyr的检索效果提高了23%，当对SPLADE-v3的强检索结果进行重排序时，提高了19%。这些结果表明，Rank-K能够显著提高检索效果，尤其是在处理困难查询时。

🎯 应用场景

Rank-K可应用于各种信息检索场景，例如搜索引擎、问答系统和推荐系统。它能够提高检索结果的质量，特别是对于那些难以处理的复杂查询。该研究的实际价值在于降低了高性能重排序器的部署成本，使其能够服务于更大规模的用户群体。未来，Rank-K可以进一步扩展到多模态检索和跨语言检索等领域。

📄 摘要（原文）

Retrieve-and-rerank is a popular retrieval pipeline because of its ability to make slow but effective rerankers efficient enough at query time by reducing the number of comparisons. Recent works in neural rerankers take advantage of large language models for their capability in reasoning between queries and passages and have achieved state-of-the-art retrieval effectiveness. However, such rerankers are resource-intensive, even after heavy optimization. In this work, we introduce Rank-K, a listwise passage reranking model that leverages the reasoning capability of the reasoning language model at query time that provides test time scalability to serve hard queries. We show that Rank-K improves retrieval effectiveness by 23\% over the RankZephyr, the state-of-the-art listwise reranker, when reranking a BM25 initial ranked list and 19\% when reranking strong retrieval results by SPLADE-v3. Since Rank-K is inherently a multilingual model, we found that it ranks passages based on queries in different languages as effectively as it does in monolingual retrieval.