【机器学习&深度学习】LLM：在检索与重排序中的适用场景

前言

一、LLM是否可以当做Embedding模型用？

[1.1 观点](#1.1 观点)

[1.2 落地场景适用情况](#1.2 落地场景适用情况)

[1.3 小结](#1.3 小结)

二、LLM是否可以当重排序模型用？

[2.1 观点](#2.1 观点)

[2.2 落地场景适用情况](#2.2 落地场景适用情况)

[2.3 小结](#2.3 小结)

[三、Embedding 模型与 LLM 的分工](#三、Embedding 模型与 LLM 的分工)

总结

前言

在构建智能问答系统、RAG（Retrieval-Augmented Generation）或搜索引擎时，一个常见的疑问是：

LLM 能不能用来生成向量（Embedding）？

LLM 能不能直接做文档重排序（Rerank）？

为什么业界普遍还是要用专门的 Embedding 模型？

本文将从这几个问题出发，梳理 Embedding 模型与 LLM 在实际场景中的定位与优劣。

一、LLM是否可以当做Embedding模型用？

1.1 观点

答：可以，但有重大限制和缺点。

1.LLM 用来做 Embedding 不合适

LLM 本身是生成模型，不是专门的向量化模型。

用它来抽取 Embedding（比如取 hidden states）确实可以，但推理速度慢、显存消耗大、成本高。

因此在实际应用里，都会选用专门的 Embedding 模型（如 BGE, E5, OpenAI text-embedding 系列）。

这些模型结构小、计算快，效果也很好。

2.Embedding 模型更轻便，适合批量处理

在构建向量库（Vector DB）时，需要处理大量文档。

用 LLM 来做向量化是不现实的。

所以业界都是 "Embedding 模型负责建库 & 初筛"，再用更强的模型（可能包括 LLM）做精排。

1.2 落地场景适用情况

答：一般不用

如何实现：通常，LLM（大语言模型）的最后一层隐藏状态（hidden states）或特定标记（如[CLS]标记或句子末尾标记）的输出可以被用作整个输入序列的向量表示（即Embedding）。
为什么通常不这么做：
- 计算开销大：LLM参数量巨大（从几B到上百B），计算Embedding需要完整的前向传播，非常耗时且资源密集。
- 专门化程度低：LLM的设计目标是生成文本或理解语言语义，而非产生最优的向量表示。专门的Embedding模型（如Sentence-BERT、OpenAI的text-embedding-ada-002）通常通过对比学习等方式优化，在语义相似度任务上表现更好。
- 序列长度限制：LLM通常有上下文长度限制（如4K、32K），而一些专用Embedding模型可处理更长文本（如8K）。
- 成本高：使用LLM生成Embedding的API调用成本通常远高于专用Embedding模型。

1.3 小结

理论上，LLM 在编码阶段产生的隐藏状态（Hidden States）就是语义表示，我们完全可以抽取它作为向量。但在实践中，这样做有几个问题：

1.运算成本高

LLM 参数量动辄数百亿，调用一次需要大量算力。
如果要对海量文档建库，效率极低。

2.延迟与费用不合适

Embedding 过程是大规模批量任务，讲究 快、便宜、稳定。
LLM 天然不适合这种场景。

3.专门的 Embedding 模型更好用

例如 BGE、E5、OpenAI text-embedding-3-large，都经过专门的对比学习训练，向量表示更紧凑、效果更强。

结论：LLM 可以做 Embedding，但实际中很少使用。

技术上可行，但效率、效果和成本上都不如专用Embedding模型，因此实践中很少这样用。

二、LLM是否可以当重排序模型用？

2.1 观点

答：LLM可以用作重排序（Reranking）模型，而且这正是当前高级检索增强生成（RAG）系统的常见做法。

LLM 可以做重排序

它能读取 query + 文档，并进行逻辑推理、语义判断，给出排序或相关性评分。

很多研究和实践中已经证明 LLM 在 小规模候选集 的 rerank 上表现优异。

比如 Microsoft、百度等搜索/RAG 系统中，LLM 都常用于最后一步 rerank。

但 LLM 不适合做大规模的第一阶段排序

因为太慢、成本太高。

所以业界常见流程是：
python 复制代码
向量检索 (Embedding 模型) → 候选文档 (Top 20) → LLM 重排序

2.2 落地场景适用情况

重排序的任务：在检索出一组相关文档后，重排序模型对它们进行精细排序，选择最相关的子集（如Top-K）输入LLM上下文。这需要模型理解查询和文档之间的细微相关性。
如何用LLM做重排序：
- 点式（Pointwise）：让LLM为每个（查询, 文档）对打分（如相关度0-10）。
- 列表式（Listwise）：让LLM直接对一组文档进行排序（如输出排序后的文档ID列表）。
- 通常通过设计提示词（Prompt）来实现，例如：
  python 复制代码
```
请根据以下问题为相关文档打分（0-10分）：
问题: {query}
文档: {document}
得分:
```
为什么专用重排序模型通常更好：
- 效率：专用重排序模型（如Cohere的rerank模型、BGE-Reranker）通常更小、更快，针对相关性任务优化。
- 成本：LLM API调用按token收费，重排序需要处理大量（查询, 文档）对，成本高昂。
- 准确性：专用重排序模型在标注数据上训练，在重排序任务上可能表现更稳定。

2.3 小结

🔹 常见方式

打分法 ：输入 query + 文档，让 LLM 给相关性打分（0--5）。
成对比较：让 LLM 比较两个候选文档哪个更相关。
生成排序：直接让 LLM 输出排序后的文档 ID 列表。

🔹 优势

能结合语义理解、推理能力，不仅仅依赖词向量相似度。
能解释排序理由，适合法律、医疗、金融等对相关性要求高的领域。

🔹 劣势

推理成本高，不适合百万级文档排序。
延迟较长，只适合对 Top-K（如前 10～20 个文档） 做精排。

👉 结论：LLM 不适合大规模排序，但非常适合小规模精排。

LLM可以用作重排序模型（且效果不错），但专用重排序模型在效率、成本和任务针对性上通常更有优势。

三、Embedding 模型与 LLM 的分工

为了兼顾效率与效果，业界普遍采用 两阶段检索机制：

python 复制代码

第一阶段：Embedding 检索
- 使用轻量模型（BGE、E5、OpenAI Embedding）对大规模语料建库。
- 快速召回 Top-K 候选文档（如 50 条）。

第二阶段：LLM 重排序
- 将候选文档与 Query 一起输入 LLM。
- 让 LLM 综合语义、逻辑、上下文进行精排，保留最优结果（如 Top-3）。

这样既保证了系统的速度，又提升了 相关性质量。

总结

LLM 可以做 Embedding，但不划算，实际中几乎不用。

LLM 可以做 Rerank，尤其适合小规模精排（Top-K → LLM）。

Embedding 模型是轻量高效的主力，负责大规模建库和初筛。

Embedding场景 ：LLM可以生成Embedding，但专用Embedding模型更高效、更便宜、效果更好。
重排序场景 ：LLM可以通过Prompt工程进行重排序，但专用重排序模型更高效、更便宜、更适合大规模应用。
实际RAG系统典型架构：
1. 召回（Retrieval）：使用专用Embedding模型（如BGE、OpenAI embeddings）从向量数据库检索Top-N相关文档。
2. 重排序（Reranking）：使用专用重排序模型（如BGE-Reranker、Cohere rerank）对Top-N文档精排，选出Top-K最相关的。
3. 生成（Generation）：将重排序后的Top-K文档与问题一起输入LLM生成答案。