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接續上一篇 Embedding 模型評測，這次我們來看看搭配 Reranker (重排)模型，做成二階段檢索會是什麼情況。

圖片出處: Boosting Your Search and RAG with Voyage’s Rerankers

什麼是二階段檢索?

Reranker 模型是另一種不一樣的模型(學名叫做 Cross-Encoder)，不同於 embedding 模型(學名叫做 Bi-Encoder) 輸入是文字，輸出是高維度向量。Reranker 模型的輸入是兩段文字，輸出一個相關性分數 0 到 1 之間，也就是我們會將用戶 query 跟每一份文件都去算相關性分數，然後根據分數排序。

Reranker 的執行速度較慢，成本較高，但在判斷相關性上面，比 embedding 模型更準確
因此當資料非常多、想要快又要準時，跟 embeddings 模型搭配，做成兩階段檢索，是前人做推薦引擎時就發明的招式。

• 第一階段: 從上萬上億筆資料中，用 Embedding 向量相似性，搜尋出前數十名到數百筆
• 第二階段: 從數十到幾百筆資料中，用 Reranker 進行精細的相關性排序

閱讀全文〈使用繁體中文評測各家 Reranker 模型的重排能力〉

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📊 評估數據結果 google spreadsheets 傳送門 ↗️

Updated(2024/9/23): 新增 Jina Embeddings v3
Updated(2024/9/24): 新增 Voyage-3
Updated(2024/10/22): 新增 mistral-embed
Updated(2025/2/12): 新增 Voyage-3-Large、Chuxin-Embedding、model2vec
Updated(2025/2/12): 有測 Nvidia NV-Embed v2，但模型太大本機跑不動沒結果
Updated(2025/2/13): 新增 Nomic Embed Text V2
Updated(2025/6/16): 新增 Voyage-3.5 跟 Voyage-3.5-lite、voyage-multimodal-3、Cohere Embed 4、Qwen3 Embedding 0.6B 跟 4B
Updated(2025/7/14): 新增 Jina Embeddings v4
Updated(2025/7/15): 新增 gemini-embedding-001
Updated(2205/9/5): 新增 EmbeddingGemma

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在 RAG 系統中，將文字轉語意向量的 embedding 模型，是非常重要的關鍵檢索環節。
很多人在問繁體中文的 embedding 建議選哪一套，通常大家就推薦比較熟的 OpenAI embedding 模型。
但到底哪一套客觀評測比較好，在 HuggingFace 上雖然有個 MTEB 有 (簡體)中文評測，但幾乎都是中國模型霸榜，而且感覺用簡體中文評測不代表繁體中文。

於是我就想自己跑評測看看，週末花了時間，參考了 Llamaindex 針對 RAG 場景評測 Embedding 模型的方法(Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models)，使用聯發科整理的 TCEval-v2 資料集中的台達閱讀理解資料集 drcd，其中有不重複文章段落共 1000 段，以及對應的 3493 個問題。

閱讀全文〈使用繁體中文評測各家 Embedding 模型的檢索能力〉