El reranking vuelve a ordenar los resultados de búsqueda para que los realmente más adecuados queden arriba.
Ejemplo
La búsqueda devuelve 50 fragmentos y un reranker elige los 5 mejores, que luego recibe la IA.
Para profesionales
Un reranker (normalmente un modelo cross-encoder) valora juntos la pregunta y cada resultado; es más preciso pero más lento que la primera búsqueda. En sistemas RAG mejora la calidad de las respuestas y ahorra contexto.
