/**
 * Cross-Encoder Reranker
 *
 * RRF 하이브리드 검색의 top-N 결과를 정밀 리랭킹합니다.
 * @huggingface/transformers 기반 ms-marco-MiniLM-L-6-v2 모델 사용.
 *
 * 성능:
 * - ~5ms/pair (CPU)
 * - top-20 → top-5: ~100ms (SessionStart)
 * - top-10 → top-3: ~50ms (UserPromptSubmit)
 *
 * 설치: npm install @huggingface/transformers (optional dependency)
 */
import type { RankedResult } from './ranker.js';
export interface RerankerOptions {
    /** 사용 가능하지 않을 때 fallback 사용 여부 (default: true) */
    useFallback?: boolean;
}
export declare class CrossEncoderReranker {
    private useFallback;
    constructor(options?: RerankerOptions);
    /**
     * 후보 메모리를 리랭킹
     *
     * @param query 검색 쿼리
     * @param candidates 리랭킹 대상 메모리 목록
     * @param topK 반환할 상위 K개
     * @returns 리랭킹된 결과
     */
    rerank(query: string, candidates: RankedResult[], topK: number): Promise<RankedResult[]>;
    /**
     * 텍스트 매칭 기반 fallback 리랭킹
     */
    private fallbackRerank;
    /**
     * Cross-Encoder 출력에서 relevance score 추출
     */
    private extractScore;
    /**
     * 사용 가능 여부 확인
     */
    static isAvailable(): Promise<boolean>;
}
/**
 * 싱글톤 리셋 (테스트용)
 */
export declare function resetRerankerPipeline(): void;
//# sourceMappingURL=reranker.d.ts.map