Resumen
La mayoría de los equipos enciende un reranker brillante y la tabla offline mejora, pero cuando llega tráfico real esa mejora desaparece. Si el espacio base de embeddings está enfermo, el reranker solo oculta el problema. Este artículo explica la ruta mínima para demostrarlo, arreglar la base y usar el reranker como un pulido ligero y auditable.
Contexto con un ejemplo real
Teníamos un bot de preguntas frecuentes de producto. El reranker cross encoder parecía excelente en 30 preguntas seleccionadas, pero en producción pequeñas paráfrasis cambiaban las respuestas. Al revisar trazas vimos que las citas apuntaban a introducciones genéricas y no al fragmento exacto. Al desactivar el reranker la verdad quedó al descubierto: el top k crudo casi nunca contenía la sección correcta. La geometría estaba mal, los chunks eran caóticos y la síntesis a veces intentaba rellenar huecos. Llamamos No.5 al fallo de geometría y No.6 al colapso lógico cuando la síntesis deriva.
Ablación de 60 segundos que revela la verdad
1 Ejecutar la misma pregunta dos veces 1.1 Solo retriever 1.2 Retriever y luego reranker
2 Registrar tres métricas cobertura del fragmento objetivo en top k S del par pregunta y recuperados citas por cada afirmación atómica
3 Etiquetar si la cobertura baja sin rerank y mejora solo con rerank entonces fallo No.5 Geometría semántica o embeddings; si la cobertura es aceptable pero la prosa deriva o mezcla afirmaciones entonces No.6 Colapso lógico
4 Estabilidad preguntar tres paráfrasis si etiquetas o respuestas alternan la cadena es inestable y el reranker está enmascarando la falla base
Reglas prácticas
Priorizar cobertura antes de rerank objetivo cobertura antes de rerank 0.70 S estable por debajo de 0.45 Una cita válida por cada afirmación atómica
Señales de sobredependencia en las trazas
- El top k base rara vez contiene el span verdadero y el reranker promociona texto que suena correcto
- Pequeños encabezados o bloques de boilerplate dominan los candidatos de recuperación
- Mezcla de configuraciones cosine y L2 entre shards produce normas inconsistentes
- Las tablas offline muestran buen MRR pero los evaluadores humanos no pueden enlazar citas con spans
- Con rerank apagado las respuestas alternan en paráfrasis
- El modelo 'repara' evidencias faltantes en lugar de pedir contexto adicional
Primeras causas raíz a comprobar
- Desajuste de métrica y normalización entre corpus y consultas
- Contrato chunk a embedding ausente sin identificadores estables de snippet section offsets tokens
- Fragmentación del vectorstore duplicados cercanos dividen el mismo hecho en distintos ids
- Objetivo de reranker favorece resúmenes genéricos en vez de spans alineados a afirmaciones
- Conjunto de evaluación pequeño y sesgado hacia comportamiento del reranker
Camino mínimo de corrección
Objetivo hacer el espacio base fiable y mantener el reranker como una capa ligera y auditable
1 Alinear métrica y normalización mantener una política métrica única en indexación y consulta y normalizar corpus y consultas con la misma técnica
2 Hacer cumplir el contrato chunk embed enmascarar boilerplate mantener tamaños de ventana coherentes con el modelo y emitir metadatos estables como snippet_id section_id offsets tokens
3 Añadir una puerta de cobertura antes de rerank si la cobertura base es inferior a 0.70 no aplicar rerank y devolver un plan corto que solicite mejor recuperación o más contexto
4 Exigir cita y explicar fallar rápido cuando cualquier afirmación carezca de citas en alcance
5 Usar reranking solo para alinear spans preferir spans alineados a afirmaciones por encima de resúmenes genéricos y registrar puntuaciones de rerank junto a citas para auditoría
Cuando lo mínimo no es suficiente
- Reconstruir el índice desde embeddings limpios con una única política métrica
- Retreinar codebooks de IVF o PQ después de deduplicar y enmascarar boilerplate
- Colapsar casi duplicados antes de indexar
- Añadir una pata sparse y fusionar cuando importen términos exactos
- Si se usa cross encoding limitar su influencia y mantener el conjunto base sano
Utilidades conceptuales para monitoreo
Medir lift base versus rerank comparar si el reranker añade lift positivo sin ser imprescindible para la corrección
Comprobar solapamiento de vecinos healthy spaces muestran solapamiento moderado; superposición excesiva indica redundancia o fragmentación
Probar S probe normalizar vectores y medir distancia angular entre consulta y candidato para detectar desalineación geométrica
Criterios de aceptación antes de declarar la solución
- El top k base cubre la sección objetivo en 0.70 o más
- S por debajo o igual a 0.45 en tres paráfrasis
- Cada afirmación tiene un id de cita dentro del ámbito
- El reranker aporta lift positivo sin ser requisito para la correctness
TLDR
Los rerankers son un pulido, no una muleta. Arregla métrica y normalización, establece contratos de chunk a embed, exige cobertura y citas, y deja que el reranker empuje spans bien alineados. Llama No.5 a la geometría equivocada y No.6 al colapso lógico cuando la síntesis sigue derivando.
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