单向量检索把整段文本压成一个点，cross-encoder 准但每对都要过一次模型。ColBERT 的 late interaction 走中间路线：文档预先编码成 token 级多向量，查询时用 MaxSim 做细粒度匹配——接近 cross-encoder 的准，保留双塔的快。本文讲清它准在哪、贵在哪、该放在检索流水线的哪一层。

向量检索毫秒级出结果却常常「差一口气」，交叉编码器足够准却快不起来——Reranker 用两阶段管线把两者拼在一起：先粗召回 50-100 条，再精排挑出 5-10 条。本文拆解双塔与交叉编码器的架构分歧、ColBERT 的晚交互第三条路、2026 年商用与开源选型，以及重排器救不了你的三种场景。

BM25 不懂同义改写，向量检索不懂精确词匹配。SPLADE 用语言模型给每个词算出词表上的权重分布——文档自己「长出」了相关扩展词，查询与文档在同一个扩展词表上匹配。它输出的是稀疏向量，能直接进倒排索引。本文讲清它和 BM25、dense 检索的三足关系与工程账。

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真实企业文档的多数信息不在正文段落里，而在表格、图表与版式关系里——文本 RAG 的 OCR 管线在这里系统性失真。本文拆解两条补齐路线（解析增强 vs ColPali 式视觉检索）与生成端的图文编排，给出选型权衡。

Perplexity Research and turbopuffer have released **pplx-embed-v2-context-9b-preview**, a contextual embedding model for…