向量召回后为什么要做 rerank？rerank 用的什么算法，为什么要用这个？
考察说明
考察推荐或搜索系统中召回与精排的职责划分，以及 rerank 算法的选型理由
回答思路
- 说明向量召回的特点：规模大但精度有限
- 解释 rerank 的目标：在候选集中用更精细模型提升排序精度
- 能说出至少一种被使用的 rerank 算法（如 BERT 类交叉编码器、LambdaMART、DSSM）
- 能结合场景说明选型依据，如效果、延迟、算力成本
- 能交代实验中如何评估 rerank 带来的收益
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