重排序（Re-ranking）是指在信息检索或机器学习系统中，对初步检索或筛选得到的候选结果集进行进一步排序优化的过程。这一技术旨在通过更复杂的模型或算法，综合考虑相关性、多样性、用户偏好等上下文因素，重新调整结果的顺序，从而提升最终输出的准确性和用户体验。重排序通常在初始召回阶段之后执行，涉及计算密集型操作，但能有效弥补简单检索模型的局限性，使系统在特定任务中表现更优。
在AI产品开发的实际落地中，重排序技术广泛应用于搜索引擎、推荐系统和对话式AI等场景。例如，在电商推荐产品中，系统先召回一批候选商品，然后通过重排序模型（如基于深度学习的排序算法）结合实时用户行为数据，优化顺序以提高转化率或用户满意度。产品经理在设计和迭代此类系统时，需权衡模型复杂度、推理延迟和业务收益，确保技术方案在资源约束下最大化产品价值。
免费资料
请填写下表，我们将免费为您寄送考试大纲和课程学习资料（电子版）。