Rerank

Affinez le classement par pertinence à partir d’une requête et de documents candidats.

Vue d’ensemble

Rerank reçoit une requête et des documents candidats, puis retourne les résultats classés par pertinence. Il intervient généralement après une recherche vectorielle, par mots-clés ou hybride pour sélectionner les contenus les plus pertinents parmi les candidats.

Intégration API

Base URL

https://api.agtcloud.cn/v1

Affiner le classement

Les exemples suivants utilisent une requête POST /v1/rerank au format Jina.

curl 'https://api.agtcloud.cn/v1/rerank' \
  -H 'Authorization: Bearer your-api-key' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "MODEL_ID",
    "query": "Comment conserver une clé API ?",
    "documents": [
      "Conservez la clé API dans une variable d’environnement côté serveur ou un service de gestion de secrets.",
      "Le catalogue de modèles présente les modèles actuellement disponibles.",
      "N’inscrivez pas de véritable clé API dans le code du navigateur ou un dépôt public."
    ],
    "top_n": 2
  }'

Paramètre	Obligatoire	Description
`model`	Non	Identifiant du modèle Rerank ; son caractère facultatif dépend du format choisi
`query`	Oui	Texte de la requête utilisé pour évaluer la pertinence
`documents`	Oui	Tableau de documents candidats à reclasser
`top_n`	Non	Nombre de résultats retournés

Lire les résultats

Les résultats sont classés par pertinence. Utilisez results[].index pour retrouver le document dans documents, et results[].relevance_score pour lire le score de pertinence.

Choisir le format de requête

Format	Chemin de requête	API Reference
Jina	`POST /v1/rerank`	Jina Rerank
Cohere	`POST /v1/rerank`	Cohere Rerank
Xinference	`POST /v1/rerank`	Xinference Rerank

Comprendre les scores de pertinence

Un score de pertinence n’est pas une probabilité.
Les scores servent principalement à comparer les candidats d’une même requête.
Évaluez les seuils et top_n avec vos données métier.