在RAG（RetrievalAugmented Generation）中，embedding模型的向量检索可以帮助提高文本生成的效果，但仍然需要
rerank模型来进一步优化检索结果并提高生成的质量。这种两阶段的检索和rerank模型结合的优势在于可以充分利用两种模型
的优势，提供更加准确和相关的结果，本文将简要分析什么是两阶段检索和为什么rerank如此重要，以及与传统的es全文检索
相比为什么他更具优势。
什么是二阶段检索
二阶段检索是指由检索阶段和精排阶段组成。该方法在平衡检索效果和速度方面表现出色，因此在RAG流程中被广泛采用。
检索阶段通常采用基于向量的密集检索方法，通过提取用户问题和知识库语料的语义向量来搜索与用户问题语义相近的片段。
语义向量的提取一般采用双编码器（dualencoder）的结构，以离线方式对庞大的知识库语料进行处理，以便实时提取用户问
题的语义向量并利用向量数据库进行语义检索。在这个过程中，知识库语料的语义向量提取是静态且离线完成的，模型在提取
用户问题和知识库语料的语义向量时没有信息交互。这种方式的优点在于高效率，但也限制了语义检索性能的上限。
为了解决信息交互的问题，精排阶段采用了交叉编码器（crossencoder）的结构。重新排序模型能够实现用户问题和知识库
语料之间的信息交互，从而识别更准确的语义关系，其算法性能上限非常高。然而，这种方式的缺点在于需要实时（在线）提
取用户问题和知识库语料的语义关系，效率较低，无法对全部知识库语料进行实时处理。
因此，结合了检索和精排的优势，二阶段检索能够快速提取与用户问题相关的文本片段，并将正确的相关片段尽可能置于前
列，同时过滤掉低质量的片段。这种方法能够很好地权衡检索效果和效率，具有巨大的应用价值。
简单来讲就是： 一阶段通过embedding模型实现了文档的召回，二阶段实现了用户问题的语义与召回文档的排序。
为什么需要rerank模型？
精度提升：尽管embedding模型可以通过计算向量相似度来检索相似的文本片段，但由于语义的复杂性和多义性，可能会
存在一些冗余或不相关的结果。rerank模型可以在此基础上进一步细化和优化结果，提高生成文本的准确性和关联性。
语义匹配：rerank模型可以基于更丰富的语义信息进行文本匹配，例如句法结构、语义关联和上下文信息，从而更好地理解
文本的含义，并选择最相关的内容进行生成。
个性化调整：rerank模型可以根据用户的偏好和需求进行个性化调整，进一步提高生成结果的适应性和用户满意度，这对
于特定领域或场景的应用尤其重要。
两阶段检索与rerank模型的优势
提高准确性：embedding模型的向量检索可以快速筛选出相似文本，rerank模型在此基础上进一步提高检索和生成的准确
性，从而产生更优质的结果。
节省计算资源：rerank模型在embedding模型筛选后的更小的文本集合上进行操作，减少了计算量，提高了效率和性能。
灵活性：两阶段方式能够灵活处理不同类型的查询和请求，同时允许不同的rerank模型根据具体任务进行选择和调整，更
具可扩展性。
与elasticsearch技术的对比说明
elasticsearch的限制：与elasticsearch等传统的文本检索工具，其基于关键词匹配的方式可能存在语义漂移和准确性不足
的问题。在某些复杂任务中，传统检索技术不能很好地满足需求。
结合RAG的优势：与elasticsearch相比，RAG的两阶段检索更加注重语义匹配，可以更好地理解文本内容和语境，从而提
供更为精准和高质量的生成文本。通过结合深度学习模型和多源数据特征，RAG在生成文本质量和相关性方面具有明显优势。
适应性：RAG可以根据具体场景和需求进行灵活调整，适应不同的任务要求，提高了生成文本的实用性和适应性；而传统
的文本检索技术难以做到如此精细的个性化调整。
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