Mã hóa chéo là phương pháp nhập các cặp câu hỏi và tài liệu ứng viên vào một mô hình duy nhất và tính trực tiếp điểm phù hợp.
Mã hóa chéo là phương pháp nhập đồng thời truy vấn tìm kiếm và tài liệu ứng viên vào một Transformer duy nhất và đưa ra điểm liên quan trực tiếp từ tương tác. Ngược lại với ``bộ mã hóa kép'', vector hóa truy vấn và tài liệu một cách riêng biệt rồi tính toán độ tương tự, bộ mã hóa này mã hóa hai câu lại với nhau, giúp có thể thực hiện tính điểm có độ chính xác cao, nắm bắt được cả các sắc thái ngữ nghĩa. Mặt khác, cần phải thực hiện suy luận mọi lúc cho từng tài liệu ứng viên và chi phí tính toán cao hơn so với bộ mã hóa có thể thực hiện tính toán trước và khi số lượng ứng viên lên tới hàng nghìn đến hàng chục nghìn, độ trễ có xu hướng trở thành điểm nghẽn trong hoạt động thực tế. Do đó, trong lĩnh vực này, ``cấu hình hai bước'' được áp dụng rộng rãi trong đó các ứng viên đầu tiên được thu hẹp xuống còn vài chục đến vài trăm bằng cách sử dụng bộ mã hóa hai chiều (tìm kiếm nhúng), sau đó các ứng cử viên hàng đầu được xếp hạng lại bằng cách sử dụng bộ mã hóa chéo. Kể từ năm 2026, thông lệ sẽ là kết hợp các mô hình sắp xếp lại mã nguồn mở và API sắp xếp lại được quản lý thay vì tự học và chọn mô hình dựa trên giá thị trường về phí sử dụng API và độ trễ.