#ReRank 模型是一种在信息检索系统中使用的技术，用于改进搜索结果的相关性和准确性。ReRank（重排）的基本思想是对初步搜索结果进行二次排序，以提高最终结果的质量。这个过程可以分为几个步骤：
1️⃣ 初始搜索：首先，使用基本的搜索算法（如基于关键词的匹配）获取一组初步搜索结果。这个步骤通常关注于快速检索和覆盖广泛的信息。
2️⃣ 特征提取：然后，系统会从每个搜索结果中提取各种特征，如文本相关性、用户点击历史、页面质量指标等。
3️⃣ 重排（ReRank）：接下来，一个更复杂的模型（如机器学习模型）会使用这些特征对初步搜索结果进行重新排序。这个模型通常会试图理解用户的真实意图，并根据这些更细致的特征重新评估每个结果的相关性。
4️⃣ 展示最终结果：最后，经过重排的搜索结果将按照新的排序展示给用户。
#FastGPT 最新版 v4.6.6 已经支持了 ReRank 重排，具体可参考这篇文档：https://doc.fastgpt.in/docs/development/custom-models/reranker/
同时 FastGPT 线上版本（https://fastgpt.in） rerank 模型可以继续免费使用
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接入 ReRank 重排模型
via 黑科技广播站 - Telegram Channel (author: 米开朗基杨)
