ランキングモデルの精度を向上させつつ、インデキシングやサービスのスループットを高めるためには、いくつかの技術的アプローチがあります。まず、マルチステージのテキスト検索パイプラインを採用することが有効です。このアプローチでは、まずスパースまたはデンスな埋め込みモデルを使用して候補となるパッセージを取得し、その後、ランキングモデルを用いて最終的な順位付けを行います。この方法により、初期の候補取得段階でのスループットを高めつつ、ランキングモデルによる精度向上を図ることができます。
また、モデルのサイズを最適化することも重要です。大規模なモデルは高い精度を提供しますが、インデキシングやクエリ処理の遅延を引き起こす可能性があります。したがって、パラメータ数を削減したり、プルーニング技術を用いてモデルを軽量化することで、スループットを向上させることができます。さらに、ハードネガティブマイニングやコントラスト学習を活用することで、ランキングモデルの精度を向上させつつ、効率的なインデキシングを実現することが可能です。