<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Reranker on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/reranker/</link><description>Recent content in Reranker on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 27 Sep 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/reranker/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>RAG 架构全景：从检索增强生成到 Agentic RAG 的生产实践</title><link>https://plumephp.com/ai-llm-rag-patterns/</link><pubDate>Sun, 27 Sep 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/ai-llm-rag-patterns/</guid><description>RAG 架构全景：索引策略、查询改写、混合检索、Reranker、RAGAS 评估与 Agentic RAG 生产实践。</description></item><item><title>Embedding 与 Reranker 深度调优：检索质量的决定性引擎</title><link>https://plumephp.com/llm-embedding-reranker/</link><pubDate>Sat, 26 Sep 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/llm-embedding-reranker/</guid><description>&lt;p&gt;RAG 系统的质量上限由检索器决定：检索不到关键文档，再强的 LLM 也只能基于错误或残缺的信息作答。而检索质量的核心引擎是 &lt;strong&gt;Embedding（召回）+ Reranker（精排）&lt;/strong&gt; 的两段式架构——Embedding 用极快的向量检索从百万文档中捞出 Top-100 候选，Reranker 再用精确的交叉编码把候选精排到 Top-10。本指南从两段式架构原理出发，系统覆盖模型选型、混合检索、Query 改写、Reranker 训练微调与评测方法论。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>