Reranking-metoder for å forbedre relevans i RAG-systemer med LLM-svar

Har du noen gang fått et svar fra en AI-assistent som virket rimelig, men likevel var helt feil? Det skjer ofte fordi systemet tok utgangspunkt i feil informasjon. Det er her reranking kommer inn. I RAG-systemer (Retrieval-Augmented Generation) henter systemet først inn flere dokumenter basert på en søkeforespørsel - ofte med vektorsearch. Men bare fordi et dokument inneholder ord som matcher spørsmålet, betyr ikke at det gir det beste svaret. Reranking løser dette ved å sortere de hentede dokumentene på nytt - ikke etter treff på nøkkelord, men etter semantisk relevans. Det er som å la en ekspert gå gjennom alle resultatene og si: «Denne her er den viktigste. Denne her er nærmest, men ikke helt riktig. Denne her kan du glemme.»

Hvorfor er reranking nødvendig i RAG?

Tenk deg at du spør en AI: «Hva er de siste reglene for skattefradrag for selvstendige i Norge i 2026?» Et vektorsearch-system kan hente inn ti dokumenter som inneholder ord som «skatt», «selvstendig», «fradrag» og «2026». Men én av dem er en gammel bloggpost fra 2023. En annen er en generell oversikt over skattesystemet uten konkrete tall. En tredje er en offisiell regeltekst fra Skatteetaten, men den er skjult i midten av listen. Uten reranking, vil LLM-en få denne blandede bunken og prøve å svare på grunnlag av alt det. Resultatet? En sammensatt, feilaktig eller ufullstendig oppsummering.

Reranking løser dette ved å sette inn et annet skritt mellom henting og generering. Etter at de ti dokumentene er hentet, kjører de gjennom en modell som vurderer: «Hvor godt passer hvert dokument til denne spesifikke forespørselen?» Den modellen ser ikke bare på ord - den forstår mening, kontekst og intensjon. Den ser at «skattefradrag for selvstendige 2026» i en offisiell PDF er mye mer relevant enn «hvordan skatt fungerer i Norge» i en generell artikkel. Denne omorganiseringen sørger for at LLM-en får de fem beste dokumentene - ikke bare de fem som matcher ord for ord.

Hva er de tre hovedtypene reranking?

Det finnes tre måter å gjøre reranking på - hver med sine egne styrker og svakheter.

Punktvise reranking er den enkleste. Her spør du en LLM: «Hvor relevant er dette dokumentet for spørsmålet? Gi en score fra 1 til 10.» Modellen leser dokumentet, vurderer det mot forespørselen, og gir et tall. Deretter sorteres alle dokumentene etter score. Denne metoden er lett å forstå og implementere - men den kan bli ustabilt hvis LLM-en ikke er godt trenet på å gi nøyaktige tall. Noen ganger gir den 7, andre ganger 8 for det samme dokumentet.

Parvis reranking er mer nøyaktig, men mye tungere. Her sammenligner modellen to dokumenter om gangen: «Hvilket av disse to er mer relevant?» Den gjør dette for alle mulige par - hvis du har 10 dokumenter, må den gjøre 45 sammenligninger. Hver sammenligning krever en LLM-beregning. Det gir svært gode resultater, fordi modellen ikke bare vurderer hvert dokument isolert - den ser på forholdet mellom dem. Men det blir dyrere i tid og regnekraft. Det er som å la en dommer sammenligne alle par av løpere for å finne ut hvem som er den beste - i stedet for bare å gi hver løper en tid.

Listevise reranking tar alle dokumentene på en gang og lager en hel rekkefølge i én operasjon. Denne metoden er mer effektiv enn parvis, men mindre nøyaktig enn den. Den er god når du har mange dokumenter og trenger en rask, men god, sortering. Noen moderne modeller, som NVIDIA’s NeMo Retriever, bruker listevise metoder for å balansere hastighet og nøyaktighet.

Hvor mye bedre blir svarene?

Det er ikke bare teori - det er målbare forbedringer. Ifølge analyser fra Haystack i februar 2024, så gir reranking:

• En +6,80% økning i Recall@5 - altså at de riktige dokumentene dukker opp i de fem første resultatene mye oftere.
• En +5,59% økning i MRR (Mean Reciprocal Rank) - som betyr at det riktige dokumentet kommer tidligere i listen.
• En +5,90% økning i NDCG - en måling som vurderer både relevans og plassering i listen.

Det betyr at systemet ikke bare gir riktig svar oftere - det gir det riktige svaret fort. I et kundesupportsystem hos Fin AI, økte andelen «hjelpsomme svar» med 3 prosentpoeng, og andelen korrekte svar med 2 prosentpoeng. Samtidig sank antallet svar som citerer ugyldige eller generiske kilder med 27%, mens svar basert på offisielle dokumenter økte med 63%. Det er ikke bare nøyaktighet - det er troverdighet.

En bruker på Reddit, «DataEngineer42», rapporterte en 22% redusert mengde «hallusinasjoner» - altså svar som virker rimelige, men er fullstendig feil - etter å ha lagt til reranking i sitt RAG-system. Det er ikke en liten forbedring. Det er en forskjell mellom å kunne stole på systemet og ikke.

LLM-basert reranking vs. tradisjonelle modeller

Det finnes to hovedgrupper av rerankere: de som bruker store språkmodeller (LLM-er) og de som bruker tradisjonelle cross-encoder-modeller som BGE.

LLM-baserte rerankere, som NVIDIA’s nvidia/llama-3.2-nv-rerankqa-1b-v2, er bedre på å forstå komplekse forespørsler. De forstår implisitt kontekst. For eksempel: hvis du spør «Hvor ligger Firth of Forth?», men systemet har et dokument som nevner «Yellowcraig» (en liten by i nærheten), så vil en LLM-forstå at «Firth of Forth» er en fjord, ikke en by, og vil prioritere dokumentet som forklarer fjorden. En tradisjonell cross-encoder kan misforstå dette - den ser bare at «Yellowcraig» og «Firth of Forth» er nære i tekst.

Men det har en pris: hastighet. En LLM-basert reranker legger til omtrent 0,9 sekunder ekstra for hver forespørsel (P50-latens), ifølge Fin AI. Det er ikke mye - men i et system som skal svare i under ett sekund, er det merkbar. Cross-encoder-modeller som BGE er raskere - ofte 3-5 ganger raskere - men de gir dårligere nøyaktighet i komplekse tilfeller.

Det er derfor mange selskaper nå bygger egne, «lærte» rerankere. De bruker en LLM som «lærer» - den vurderer dokumenter og gir score. Deretter trener de en mindre, raskere modell til å gjøre det samme - men med bare 0,2 sekunders forsinkelse. Denne modellen oppnår 95% av kvaliteten til den store LLM-en. Det er som å ta en ekspert og trene en nyansert assistent til å tenke som ham - men raskere og billigere.

Hvordan bruker bedrifter reranking i praksis?

Reranking er ikke lenger en eksperimentell teknikk. Ifølge Gartner, brukte 68% av enterprise-RAG-systemer reranking i fjerde kvartal 2023 - opp fra bare 22% i midten av 2022. Det er en voldsom økning.

De mest brukte sektorene er:

• Kundesupport (78% av implementeringer)
• Teknisk dokumentasjon (63%)
• Finansiell tjenesteyting (52%)

I kundesupport betyr det at kunder får riktig svar første gang - og trenger ikke å ringe opp. I finans betyr det at regler og prosedyrer blir forstått riktig - og at det ikke skjer feil i risikovurderinger. I teknisk dokumentasjon betyr det at ingeniører ikke må søke i ti dokumenter for å finne den ene som faktisk løser problemet.

En bedrift i Pinecone-kommunen rapporterte en 41% økning i første-kontakt-løsningsrate etter å ha lagt til reranking i sin chatbot. Det er ikke bare teknisk - det er økonomisk. Mindre supportanrop. Mindre feil. Mer tillit.

Hva må du vite for å implementere det?

Hvis du vil prøve det selv, her er hva du trenger:

• En RAG-pipeline - du må ha et system som henter dokumenter først (med vektorsearch).
• En reranker-modell - du kan bruke en ferdig modell som NVIDIA’s NeMo Retriever, eller en open-source cross-encoder som BGE.
• Python og transformer-bibliotek - det er standardverktøy for å integrere modeller.
• GPU med minst 16 GB VRAM - hvis du bruker LLM-basert reranking. En A100-gpu klarer 12-15 forespørsler per sekund.

For å starte med punktvise reranking, kan du bruke en enkel prompt som denne:

«Du er en ekspert i å vurdere relevans. Her er en kundespørsmål: [spørsmål]. Her er et dokument fra hjelpesenteret: [dokument]. Vurder hvor godt dette dokumentet svarer på spørsmålet. Gi en score fra 1 til 10. Skriv kun tallet.»

Denne metoden er enkel å teste. Men for å få maksimal kvalitet, må du finne ut hva som fungerer for din type data og forespørsler. Det krever testing, måling og iterasjon.

Hva er fremtiden for reranking?

Fremtiden går mot smartere, raskere og mer tilpassede løsninger. NVIDIA har allerede annonsert en ny versjon av NeMo Retriever med 30% lavere latens - uten tap i kvalitet. Universitetet i Washington har vist at det er mulig å justere antall dokumenter som blir reranket basert på spørsmålets kompleksitet - for eksempel: hvis spørsmålet er enkelt («Hva er åpningstidene?»), så reranker du bare de tre beste. Hvis det er komplekst («Sammenlign skatteordninger for selvstendige i Norge, Sverige og Danmark»), så går du gjennom alle ti. Det kan redusere gjennomsnittlig forsinkelse med 40% uten å tape kvalitet.

Forrester forutser at 85% av enterprise-RAG-systemer i 2025 vil bruke minst én LLM-basert reranker. Det er ikke lenger en valgfri forbedring - det er en standard. Det er som å ha en kvalitetskontroll i en fabrikk. Du kan produsere produkter uten den - men du vil ikke ha kunder som tror på dem.

Hva er utfordringene?

Det er ikke alltid enkelt. Noen av de vanligste problemene er:

• Prompt-innretning: Det er vanskelig å skrive prompter som gir konsekvent score. Det er mange åpne issues i LangChain om dette.
• Minnebruk: Når du reranker mange dokumenter samtidig, kan du få minneproblemer - spesielt med store LLM-er.
• Latens: 0,9 sekunder kan være for mye i sanntidssystemer.
• Måling: Det finnes ingen enkelt standard for å måle reranking-kvalitet. De fleste bruker NDCG, MRR og Recall - men det er ikke alltid enig i hvilken som er viktigst.

Det beste rådet? Start smått. Test med en enkel punktvis reranker på 5 dokumenter. Se om svarene blir bedre. Mål forskjellen. Hvis du ser en klar forbedring, utvid. Ikke prøv å bygge en perfekt løsning fra starten. Prøv, mål, forbedre - det er den eneste veien.