06. Recall 和 Rerank 的区别是什么？为什么很多系统要分两阶段检索？

简单回答

Recall 的目标是快而全地找回候选，Rerank 的目标是慢一些但更准地把真正相关的内容排到前面。

详细解析

• 如果一开始就对全库做高精度匹配，成本会很高；所以先用便宜方法粗筛，再用昂贵模型精排更合理。
• Recall 常见用 embedding 相似度、关键词或混合检索，Rerank 常见用 cross-encoder 或大模型重评分。
• 两阶段设计的本质是把效率和精度拆开优化。
• 很多线上 RAG 的最终答案质量，实际上更依赖重排质量，而不是第一阶段召回分数。

面试时可以这样答

面试时最好顺手补一句：Recall 负责“别漏”，Rerank 负责“别错”。

常见追问

• Rerank 放几条最合适？
• 为什么 recall 分高不代表最终效果好？