Un reranker relee los pasajes que devuelve pgvector y los reordena por relevancia. Con bge-reranker-v2-m3 servido por llama.cpp en CPU, reordenar 20 candidatos subió el nDCG@10 de 0,805 a 0,850 en 300 preguntas de MIRACL en español; pasar 50 no mejoró nada y costó 2,7 veces más tokens.
Los embeddings recuperan rápido pero ordenan mal, porque codifican consulta y documento en vectores independientes sin cruzar tokens. Un reranker cross-encoder sobre el top-100 corrige esa señal y sube Precisión@10 entre un 15 y un 30 por ciento en corpus de más de 100k documentos. Cuándo compensa añadir uno y cuándo el límite de latencia hace que no sea viable.
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