重排序如何改善 RAG：先找得到，再排得准

没有找到，与排得太后，是不同问题

如果关键资料不在候选集中，重排序没有机会选择它，应先检查文档处理、查询、过滤或召回数量。如果资料已经找到却排在不相关内容之后，重排序才有明确的改进对象。

将两种错误混在一起，会导致不断增加组件，却没有改善真正的问题。可以保存一次检索的候选列表与最终选用结果，帮助定位依据在哪里丢失。

相关程度应包含任务需要的条件

与问题共享很多词的片段，未必包含答案所需的限制；一段较短的脚注反而可能改变结论。评价排序时，应检查必要条件是否保留，而不只是看主题是否相近。

对于型号、版本与权限等硬条件，仍应依靠明确过滤或校验。不能期望重排序模型替代所有业务规则。重排序是帮助选择依据的一步，不是事实确认的终点。

在完整问答链上比较收益

可以保持其他配置不变，对同一组问题比较加入重排序前后的检索与回答。记录是否减少遗漏、是否改善引用，也记录新增时延和调用成本。

如果资料规模较小、原有排序已经足够，额外组件可能没有明显价值。更好的工程选择，是让复杂度随可证明的问题增长，而不是让流程图越来越长。

1. 检查候选

   必要资料是否已经被找到。

2. 比较排序

   正确依据能否进入合适位置。

3. 验证回答

   质量收益是否值得额外成本。

先区分召回遗漏与排序靠后

保存同一组候选，检查正确来源是否出现，再比较重排前后的位置、答案质量、等待与费用。权限、型号和版本等硬条件继续显式校验，重排不能补回未进入候选的资料。