Welche Technik wird vorgestellt, um die Genauigkeit des Abrufprozesses zu verbessern?	Re-Ranking (Neubewertung).
Wo im Abrufprozess wird der Re-Ranker eingesetzt?	Als Nachbearbeitungsschritt (Post-processing step) nach der Merging von Vector Index und BM25.
Was ist die Hauptaufgabe des Re-Rankers?	Die anfänglich gefundenen Dokumente basierend auf der Benutzeranfrage nach Relevanz neu zu ordnen.
Welche Informationen erhält der Re-Ranker, um seine Aufgabe zu erfüllen?	Die ursprüngliche Benutzeranfrage (User Query) und eine Menge potenziell relevanter Dokumente.
Warum ist es effizienter, dem Re-Ranker Dokument-IDs statt des vollständigen Textes zu übergeben?	Um die Rechenzeit und die Übertragung zu minimieren, da Claude nur die IDs zurückgeben muss.
Was ist der Hauptvorteil der Implementierung eines Re-Rankers?	Erhöhte Genauigkeit (Accuracy) des Such-Pipelines.
Was ist der Hauptnachteil der Implementierung eines Re-Rankers?	Erhöhte Latenz (Latency) des Such-Pipelines, da eine zusätzliche API-Aufruf an Claude erforderlich ist.
Was ist das Ziel des Prompts, der an den Re-Ranker gesendet wird?	Claude anzuweisen, eine Liste der relevantesten Dokumente in absteigender Relevanz zu liefern.