Выбор ответа Middle RAG спрашивают часто обновлено
Почему RRF, а не сумма оценок
Вопрос
Нужно объединить выдачу векторного поиска (косинус от 0 до 1) и BM25 (оценки от 0 до 30). Почему часто используют reciprocal rank fusion, а не сумму оценок?
Попробуйте сами
Выберите вариант, и откроется разбор.
Показать ответ и разбор
Коротко
Правильный ответ: RRF смотрит только на позиции в списках, поэтому шкалы оценок не важны и не нужна нормализация. Сумма сырых оценок даст доминирование BM25 просто из-за шкалы.
Варианты ответа
- RRF всегда даёт лучшее качество, чем взвешенная сумма, при любых данных и запросах
- Сумма оценок запрещена, потому что косинус бывает отрицательным и обнуляет вклад BM25 в итоговый скор
- RRF работает быстрее: ему не нужен эмбеддинг запроса, достаточно позиций BM25
- RRF смотрит только на позиции в списках, поэтому шкалы оценок не важны и не нужна нормализацияправильный ответ
Разбор
Сумма сырых оценок даст доминирование BM25 просто из-за шкалы. RRF суммирует 1 / (k + rank) и устойчив без настройки. Утверждение про «всегда лучше» неверно: взвешенная сумма нормализованных оценок, подобранная на данных, может выиграть. Отрицательный косинус не запрещает сумму. На вызовы модели RRF не влияет, эмбеддинг запроса нужен векторной части в любом случае.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.