传统 reranker 只能重新排列初始检索出的文档，无法挽救 Top-k 之外的正确答案。RGS 在文档相似图上进行搜索，让 reranker 不仅给文档打分，还决定下一步探索哪个文档的邻居。在相同 reranker 预算下，RGS 在推理检索、指令检索和多模态检索上都优于顺序 reranking，但它依赖高质量的文档图，并面临串行搜索和 reranker 判断错误的问题。