什么是检索中的“重排序”（Re-ranking）技术？	它是一种后处理步骤，用于在初始检索结果合并后，进一步提高结果的准确性。
在重排序过程中，LLM（如Claude）接收哪些信息？	它接收用户的原始查询（User Query）和初始检索到的所有相关文档（Search Results）。
重排序的目标是什么？	要求LLM根据用户查询，将所有相关文档重新排序，使最相关的文档排在最前面。
为什么在重排序时使用文档ID（Document IDs）而不是完整的文本块？	为了提高效率，避免LLM复制和处理大量冗余的文本内容，从而减少计算负担。
初始检索通常结合了哪些索引？	向量索引（Vector Index）和BM25索引（BM25 Index）。
在实现重排序时，如何确保LLM返回结构化的JSON格式？	可以使用助手的消息预填充（Assistant message pre-fill）和停止序列（Stop sequence）。
引入重排序技术带来的主要优势是什么？	显著提高了检索流程的准确性（Accuracy）。
引入重排序技术带来的主要缺点是什么？	增加了检索流程的延迟（Latency），因为需要等待LLM的调用。