reranking.md

Re-ranking Contextual

Pipeline de Busca

1. Semantic Search — Busca vetorial retorna top-100 por similaridade
2. Reranking — Modelo re-classifica usando contexto completo
3. Return — Retorna top-k (default: 10)

Estratégias de Reranking

1. Semantic Relevance (Padrão)

Re-calcula score usando embeddings da query + contexto de cada resultado.

ctx search meu-projeto "como fazer deploy?"
# Reranker lê cada top-100 resultado e re-classifica

2. Exact Match Boosting

Boost resultados que matcham query exatamente.

Use prefixo:

ctx search meu-projeto "exact:como fazer deploy"

3. Conceptual Expansion

Expande query com sinônimos antes de buscar.

ctx search meu-projeto "conceptual:deploy" 
# Busca: "deploy", "deployment", "release", "publish", ...

Modelo Padrão

Llama 3.2 (via Ollama):

• Prompt: "Rank these documents by relevance to query: ..."
• Output: Ranking ordenado

Customizar:

ctx add meu-projeto --source ./docs --reranker_model "mistral"

Ajustes

Controle via ctx config:

ctx config set reranking.enabled true
ctx config set reranking.top_k 5   # retornar top 5
ctx config set search.batch_size 20 # busca em lotes