refactor: 重构 rerank 架构，分离服务层和业务逻辑

- rerank_services.py：纯服务层，只负责调用 rerank server
- rag/rerank.py：业务逻辑层，负责文档处理、排序、top_n
- 更新 pipeline.py 使用新架构
- 架构与 embedding_services.py 保持一致

backend/app/rag/pipeline.py

@@ -7,6 +7,7 @@ from langchain_core.documents import Document
 from langchain_core.language_models import BaseLanguageModel
 
 from ..model_services import get_rerank_service
+from .rerank import create_document_reranker
 from .query_transform import MultiQueryGenerator
 from .fusion import reciprocal_rank_fusion
 
@@ -38,7 +39,7 @@ class RAGPipeline:
         
         # 初始化组件 - 使用统一的重排服务获取接口
         self.query_generator = MultiQueryGenerator(llm=llm, num_queries=num_queries)
-        self.reranker = get_rerank_service()
+        self.reranker = create_document_reranker()
     
     async def aretrieve(self, query: str) -> List[Document]:
         """

backend/app/rag/rerank.py

@@ -0,0 +1,89 @@
+"""
+重排业务逻辑模块
+
+本模块包含 RAG 相关的重排业务逻辑（文档处理、排序、top_n）
+使用 model_services/rerank_services.py 提供的纯服务层
+"""
+
+import logging
+from typing import List
+from langchain_core.documents import Document
+
+from ..model_services import get_rerank_service
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class DocumentReranker:
+    """
+    文档重排器 - 业务逻辑层
+
+    负责：
+    - 从 Document 提取内容
+    - 调用 rerank service 获取得分
+    - 根据得分排序
+    - 返回 top_n 文档
+    """
+
+    def __init__(self, rerank_service=None):
+        """
+        初始化文档重排器
+
+        Args:
+            rerank_service: 重排服务（可选，默认通过 get_rerank_service() 获取）
+        """
+        self._rerank_service = rerank_service or get_rerank_service()
+
+    def compress_documents(
+        self,
+        documents: List[Document],
+        query: str,
+        top_n: int = 5
+    ) -> List[Document]:
+        """
+        对文档进行重排 - 业务逻辑
+
+        Args:
+            documents: 待排序的文档列表
+            query: 查询字符串
+            top_n: 返回前 N 个结果
+
+        Returns:
+            List[Document]: 排序后的文档列表
+        """
+        if not documents:
+            return []
+
+        try:
+            # 1. 从 Document 提取内容（业务逻辑）
+            doc_contents = [doc.page_content for doc in documents]
+
+            # 2. 调用纯服务层计算得分
+            scores = self._rerank_service.compute_scores(query, doc_contents)
+
+            # 3. 根据得分排序（业务逻辑）
+            doc_score_pairs = list(zip(documents, scores))
+            doc_score_pairs_sorted = sorted(doc_score_pairs, key=lambda x: x[1], reverse=True)
+
+            # 4. 取 top_n
+            top_docs = [pair[0] for pair in doc_score_pairs_sorted[:top_n]]
+
+            return top_docs
+
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"重排过程出错，返回原始前 {top_n} 个结果: {e}")
+            return documents[:top_n]
+
+
+def create_document_reranker(rerank_service=None) -> DocumentReranker:
+    """
+    创建文档重排器的工厂函数
+
+    Args:
+        rerank_service: 重排服务（可选）
+
+    Returns:
+        DocumentReranker: 文档重排器实例
+    """
+    return DocumentReranker(rerank_service)
+