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ELYZA 技術ブログ(Zenn)· Ryota Kemmoku·· 2026年3月3日AIスコア25

Rerankerのモデル比較とコスト削減実験、Cross Encoder型と汎用LLM型を検証

【RAG ベストプラクティス探索】Reranker用のモデル比較とコスト削減実験

AIによる概要

RAGのRerankerについて、Cross Encoder型と汎用LLM型を検索精度・応答時間・運用コストの観点から比較した。JQaRAではCross Encoder型のcl-nagoya/ruri-v3-reranker-310mがnDCG@10 0.869で最高値を記録し、Multi-hop FAQでは汎用LLMが相対的に高いスコアを示した。さらに汎用LLM型のコスト削減手法により、精度を維持したまま最大40%のコスト削減を達成したとしている。

出典: ELYZA 技術ブログ(Zenn) · zenn.dev