2023 年做 RAG，大家讨论的还是"Embedding 模型选哪个"、“要不要上 ColBERT”。2024 年话题变成了"Hybrid Search 到底怎么打分融合"。到了 2026 年，画风基本定了——

生产环境的 RAG 召回优化有三件套：强 Embedding 模型 + Hybrid Search + Rerank 精排。Query 改写、HyDE 这些"技巧"不是没用，而是从"主菜"降级成了"配菜"。

上一篇文章讲了 HyDE 这种"答案侧"技巧，今天这篇文章讲 2026 年的"主路线"。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）的"检索"二字，背后是一整条工程流水线——从用户 query 出发，经过粗排、召回、精排、选样四步处理后，才把 top-K 文档喂给 LLM。这条流水线上每个环节都有专门的算法优化，但最容易出效果、也最容易被忽视的，是中间的Rerank 阶段。

本文用一张全景图把 RAG 检索流水线串起来，然后按"相关性、多样性、时效性"三个维度，对 7 种主流 Rerank 算法做横向对比。