RFF融合

概述

RFF（Reciprocal Rank Fusion，倒数秩融合）是解决多路异构召回结果融合的无监督算法。它不看分数只看排名，将不同召回通道的结果统一到同一尺度，是目前 RAG 系统多路召回融合的标准方案。

关键内容

1. 核心公式：RRF_score(d) = ∑ 1 / (k + rank(d))，其中 rank(d) 为文档在某路召回中的排名，k 为常量（行业默认值 60），用于降低低排名文档的影响
2. 无需训练调参：完全无监督，天然适配向量检索、BM25、知识图谱等异构召回通道，无需分数归一化
3. 工业级效果：混合召回+RFF 融合可将召回率从单路向量检索的 85% 提升至 92%，同时准确率不降反升
4. 主流引擎支持：Elasticsearch 等主流搜索引擎已原生支持 RFF，接入成本极低
5. 工业流程：多路并行召回 → 每路返回 Top50 → RFF 融合去重得到 Top20 → BGE-Reranker 重排 → 送入大模型上下文

来源

• raw/articles/essays/thinking-series/008-算法面试 — 全文

相关

• BGE-Reranker — extends（RFF 融合后接 BGE 重排）
• BGE-M3 — relates_to（同属检索链路组件）
• 检索重排序 — relates_to
• 混合搜索 — relates_to