・英語による用語：Re-ranking
・用語カテゴリ：技術用語
・日本語読み：リランキング（再ランク付け）
・種別：検索精度向上
・位置づけ：検索結果を関連度で並べ替え直す処理
・関連：RAG ／ エンベディング ／ ハイブリッド検索 ／ ベクトルデータベース
・備考：検索で得た候補を、より高精度なモデルで関連度順に並べ替え直し、RAGの精度を高める処理。
Re-ranking（リランキング）とは？検索結果を並べ替えて精度を上げる技術
Re-ranking（リランキング／再ランク付け）とは、検索で最初に取得した複数の候補を、より精度の高いモデルで改めて関連度順に並べ替え直す処理です。RAG（検索拡張生成）で、AIに渡す参照情報の質を高めるための重要な工程として使われます。
RAGではまず、ベクトル検索などで質問に関連しそうな文書を高速に多数取り出します。ただし、この一次検索は速さを優先するため、必ずしも最も適切なものが上位に来るとは限りません。そこでリランカーと呼ばれる専用モデルが、質問と各候補を精密に照らし合わせ、本当に関連度の高いものを上位へ並べ替えます。こうして絞り込んだ良質な情報だけをLLMに渡すことで、回答の的確さが向上します。
実務的には、「一次検索で広く集め、リランキングで厳選する」という二段構えが、RAGの回答品質を引き上げる定番の設計です。LLMに渡せる情報量（コンテキスト）には限りがあるため、限られた枠に最も役立つ情報を入れるうえで、リランキングは費用対効果の高い改善策となります。
