RenderRank: Learning to Rerank Text with Compressed Visual Tokens
RenderRank：用压缩视觉 Token 学习文本重排序
🧭 文档重排序 · 视觉 token 压缩 ★ 深度解读
Korea University · Sookmyung Women's University
将文档渲染成图像并以压缩视觉 token 表示，在重排序中减少 16.5–35.5% 输入 token 且保持或提升 NDCG@10。
📌 工作参考价值（4 点）
- 对电商搜索/广告里的长文本（商品详情、用户评论、广告落地页）可离线渲染成图像并用 VLM 视觉编码器产出压缩 token 缓存；在线 rerank 只输入 query token + 文档视觉 token，候选集越大、文档越长，单候选打分成本节省越明显。
- 两阶段训练可直接复用：先用已有文本 reranker 做教师，在 score 级别做 MSE 蒸馏，让压缩/视觉表示对齐文本分数；再用 query-local InfoNCE 对比同一 query 下正负文档。不需要 token 级对齐，且冻结视觉编码器、只对语言 decoder 做 LoRA，训练成本低。
- 渲染参数（font size、行距、DPI、图像宽度）是成本/质量旋钮：10pt→14pt 的 NDCG 只提升约 0.8 个百分点，但 token 增加约 57%、吞吐下降约 33%；业务上可先做 QA/摘要小实验选性价比点，论文的 12pt + 行距 1.0 是较稳默认值。
- 工程上必须把文档视觉编码离线化并缓存：论文中不带缓存时吞吐从 76.83 PPS 掉到 37.31 PPS。若业务已有商品图/多模态特征，可考虑直接复用视觉 embedding，进一步省掉渲染与编码成本。