Jina Reranker v2 Base Multilingual es un modelo que ordena textos por relevancia para la segunda etapa de recuperación. Proporciónale una consulta y documentos o pasajes candidatos; evalúa cada par consulta–documento y devuelve una puntuación de relevancia. El resultado útil es un conjunto de candidatos mejor ordenado para búsqueda o un flujo aumentado por recuperación. No escribe la respuesta a la consulta ni crea embeddings de documentos.
Escribe la consulta de forma que exprese la necesidad de información. Después proporciona los textos encontrados por un paso anterior de recuperación. Mantén un identificador estable junto a cada candidato para que su puntuación de relevancia pueda conectarse con el documento, la sección o el registro original.
Para una búsqueda de soporte, usa la pregunta real y fragmentos candidatos que contengan el procedimiento relevante. Una consulta sobre cómo restablecer un dispositivo particular debe acompañarse de pasajes que conserven el nombre del dispositivo, la versión y las condiciones de restablecimiento. Un pasaje que solo menciona el dispositivo puede resultar menos útil que otro que explica la operación solicitada. Proporciona el contenido que el modelo necesita comparar, en lugar de únicamente el título de un documento.
Usa pasajes coherentes. El encabezado de una tabla, una definición o una excepción pueden cambiar la relación de un párrafo con la consulta, por lo que no deben eliminarse solo para que todos los candidatos sean igual de cortos. El modelo de reordenamiento evalúa los candidatos proporcionados; no puede recuperar un documento relevante que la etapa anterior de recuperación haya omitido.
Este es un codificador cruzado: la consulta y un texto candidato se procesan juntos. La interfaz de puntuación directa devuelve una puntuación de relevancia de punto flotante para cada par correspondiente. Las puntuaciones más altas indican mayor relevancia en esa comparación. La puntuación es una señal de ordenamiento, no una explicación generada ni una prueba de que el documento sea verdadero.
El fabricante también proporciona una función auxiliar de reordenamiento que devuelve documentos ordenados con sus puntuaciones. Un control de resultados principales selecciona cuántos candidatos ordenados conservar. Mantén sus identificadores y texto al pasarlos a la siguiente etapa. Para un flujo de respuesta a preguntas, el modelo posterior sigue necesitando la consulta y la evidencia seleccionada; la lista ordenada por sí misma no es una pregunta respondida.
Al comparar cambios en la recuperación, mantén fijas la consulta y los criterios de evaluación. Inspecciona si los pasajes promovidos a las primeras posiciones contienen realmente la información solicitada. Establece cualquier umbral de filtrado utilizando ejemplos de tu propia colección, en lugar de tratar una puntuación de relevancia como una medida universal de corrección de la respuesta.
El modelo admite una longitud de contexto de hasta 1,024 tokens. Su función auxiliar documentada rerank() maneja documentos más largos mediante un enfoque de ventana deslizante, puntúa las partes por separado y las combina en resultados a nivel de documento. La división en bloques es un comportamiento de esa función auxiliar; no debe confundirse con una sola entrada del modelo que tenga una ventana de contexto ilimitada.
La función auxiliar expone controles de longitud de consulta y de bloque, y un ajuste de superposición. Su superposición predeterminada documentada es de 80. El ejemplo publicado de uso especifica una longitud máxima de consulta de 512 y una longitud de bloque de 1,024; estos son ajustes de ejemplo de la función auxiliar que deben mantenerse separados de una promesa de que todos los clientes o rutas los utilicen.
Para un manual largo, conserva suficiente texto cercano para que una instrucción y sus condiciones aparezcan juntas. Al evaluar el resultado, inspecciona la parte relevante de un documento situado entre los primeros resultados en lugar de suponer que todas sus secciones responden igual de bien a la consulta.
El modelo v2 es multilingüe. Los ejemplos del fabricante utilizan consultas en inglés para ordenar por relevancia pasajes en inglés, alemán, español, chino y japonés. Esto permite trabajar con una colección cuyo material relevante esté escrito en varios idiomas sin exigir que cada candidato se traduzca primero al idioma de la consulta.
El ámbito documentado de tareas también incluye recuperación de código y ordenamiento de representaciones textuales relacionadas con funciones o SQL. Siguen siendo tareas de ordenamiento por relevancia: el modelo evalúa el texto proporcionado. No ejecuta una función, corre SQL ni produce un resultado de herramienta solo porque esos tipos de candidatos aparezcan en el conjunto de recuperación.
Mantén este perfil v2 Base Multilingual separado del modelo de reordenamiento anterior de Jina solo para inglés, de Jina Reranker v3 y de los perfiles de reordenamiento multimodal. Son modelos diferentes con distintas características de tareas y entradas. La entrada de este perfil son pares consulta–texto; el contenido de imagen o video necesita su propia representación o modelo adecuados.
La implementación de referencia del fabricante admite puntuaciones directas y una función auxiliar de ordenamiento de documentos, con atención acelerada opcional. Esas opciones de implementación afectan la manera de preparar y procesar las entradas; no establecen que todas las integraciones expongan controles idénticos.
Usa la salida ordenada para búsqueda multilingüe, bases de conocimiento de soporte, recuperación de documentos y selección de evidencia antes de la generación. Revisa los pasajes principales, conserva la correspondencia con los candidatos originales y distingue relevancia de validez factual. Un resultado útil de recuperación pone al frente la evidencia adecuada de la proporcionada, dejando la siguiente tarea —responder, resumir o decidir— al flujo apropiado.
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Una consulta sobre cómo restablecer un dispositivo particular debe acompañarse de pasajes que conserven el nombre del dispositivo, la versión y las condiciones de restablecimiento. Un pasaje que solo menciona el dispositivo puede resultar menos útil que otro que explica la operación solicitada. Proporciona el contenido que el modelo necesita comparar, en lugar de únicamente el título de un documento.\n\nUsa pasajes coherentes. El encabezado de una tabla, una definición o una excepción pueden cambiar la relación de un párrafo con la consulta, por lo que no deben eliminarse solo para que todos los candidatos sean igual de cortos. El modelo de reordenamiento evalúa los candidatos proporcionados; no puede recuperar un documento relevante que la etapa anterior de recuperación haya omitido.\n\n### Puntuación de pares consulta–documento\n\nEste es un codificador cruzado: la consulta y un texto candidato se procesan juntos. La interfaz de puntuación directa devuelve una puntuación de relevancia de punto flotante para cada par correspondiente. Las puntuaciones más altas indican mayor relevancia en esa comparación. La puntuación es una señal de ordenamiento, no una explicación generada ni una prueba de que el documento sea verdadero.\n\nEl fabricante también proporciona una función auxiliar de reordenamiento que devuelve documentos ordenados con sus puntuaciones. Un control de resultados principales selecciona cuántos candidatos ordenados conservar. Mantén sus identificadores y texto al pasarlos a la siguiente etapa. Para un flujo de respuesta a preguntas, el modelo posterior sigue necesitando la consulta y la evidencia seleccionada; la lista ordenada por sí misma no es una pregunta respondida.\n\nAl comparar cambios en la recuperación, mantén fijas la consulta y los criterios de evaluación. Inspecciona si los pasajes promovidos a las primeras posiciones contienen realmente la información solicitada. Establece cualquier umbral de filtrado utilizando ejemplos de tu propia colección, en lugar de tratar una puntuación de relevancia como una medida universal de corrección de la respuesta.\n\n### Ventana del modelo y documentos más largos\n\nEl modelo admite una longitud de contexto de hasta 1,024 tokens. Su función auxiliar documentada `rerank()` maneja documentos más largos mediante un enfoque de ventana deslizante, puntúa las partes por separado y las combina en resultados a nivel de documento. La división en bloques es un comportamiento de esa función auxiliar; no debe confundirse con una sola entrada del modelo que tenga una ventana de contexto ilimitada.\n\nLa función auxiliar expone controles de longitud de consulta y de bloque, y un ajuste de superposición. Su superposición predeterminada documentada es de 80. El ejemplo publicado de uso especifica una longitud máxima de consulta de 512 y una longitud de bloque de 1,024; estos son ajustes de ejemplo de la función auxiliar que deben mantenerse separados de una promesa de que todos los clientes o rutas los utilicen.\n\nPara un manual largo, conserva suficiente texto cercano para que una instrucción y sus condiciones aparezcan juntas. Al evaluar el resultado, inspecciona la parte relevante de un documento situado entre los primeros resultados en lugar de suponer que todas sus secciones responden igual de bien a la consulta.\n\n### Recuperación de texto multilingüe y especializado\n\nEl modelo v2 es multilingüe. Los ejemplos del fabricante utilizan consultas en inglés para ordenar por relevancia pasajes en inglés, alemán, español, chino y japonés. Esto permite trabajar con una colección cuyo material relevante esté escrito en varios idiomas sin exigir que cada candidato se traduzca primero al idioma de la consulta.\n\nEl ámbito documentado de tareas también incluye recuperación de código y ordenamiento de representaciones textuales relacionadas con funciones o SQL. Siguen siendo tareas de ordenamiento por relevancia: el modelo evalúa el texto proporcionado. No ejecuta una función, corre SQL ni produce un resultado de herramienta solo porque esos tipos de candidatos aparezcan en el conjunto de recuperación.\n\n### Edición y límites prácticos\n\nMantén este perfil v2 Base Multilingual separado del modelo de reordenamiento anterior de Jina solo para inglés, de Jina Reranker v3 y de los perfiles de reordenamiento multimodal. Son modelos diferentes con distintas características de tareas y entradas. La entrada de este perfil son pares consulta–texto; el contenido de imagen o video necesita su propia representación o modelo adecuados.\n\nLa implementación de referencia del fabricante admite puntuaciones directas y una función auxiliar de ordenamiento de documentos, con atención acelerada opcional. Esas opciones de implementación afectan la manera de preparar y procesar las entradas; no establecen que todas las integraciones expongan controles idénticos.\n\nUsa la salida ordenada para búsqueda multilingüe, bases de conocimiento de soporte, recuperación de documentos y selección de evidencia antes de la generación. Revisa los pasajes principales, conserva la correspondencia con los candidatos originales y distingue relevancia de validez factual. Un resultado útil de recuperación pone al frente la evidencia adecuada de la proporcionada, dejando la siguiente tarea —responder, resumir o decidir— al flujo apropiado.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "88a0e8a34a81d38cb31e22b29fb98f6a872b5c66a1ebdce0e88afafe051f8c19", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es-mx", "methods": [ { "html": "jina-reranker-v2-base-multilingualJina Reranker v2 Base Multilingual puntúa una consulta frente a textos candidatos y los ordena por relevancia. Su codificador cruzado maneja recuperación multilingüe, mientras que la función auxiliar de reordenamiento por relevancia del fabricante divide documentos largos en bloques en torno a una ventana del modelo de 1,024 tokens.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Jina Reranker v2 Base Multilingual es un modelo que ordena textos por relevancia para la segunda etapa de recuperación. Proporciónale una consulta y documentos o pasajes candidatos; evalúa cada par consulta–documento y devuelve una puntuación de relevancia. El resultado útil es un conjunto de candidatos mejor ordenado para búsqueda o un flujo aumentado por recuperación. No escribe la respuesta a la consulta ni crea embeddings de documentos.
Escribe la consulta de forma que exprese la necesidad de información. Después proporciona los textos encontrados por un paso anterior de recuperación. Mantén un identificador estable junto a cada candidato para que su puntuación de relevancia pueda conectarse con el documento, la sección o el registro original.
Para una búsqueda de soporte, usa la pregunta real y fragmentos candidatos que contengan el procedimiento relevante. Una consulta sobre cómo restablecer un dispositivo particular debe acompañarse de pasajes que conserven el nombre del dispositivo, la versión y las condiciones de restablecimiento. Un pasaje que solo menciona el dispositivo puede resultar menos útil que otro que explica la operación solicitada. Proporciona el contenido que el modelo necesita comparar, en lugar de únicamente el título de un documento.
Usa pasajes coherentes. El encabezado de una tabla, una definición o una excepción pueden cambiar la relación de un párrafo con la consulta, por lo que no deben eliminarse solo para que todos los candidatos sean igual de cortos. El modelo de reordenamiento evalúa los candidatos proporcionados; no puede recuperar un documento relevante que la etapa anterior de recuperación haya omitido.
Este es un codificador cruzado: la consulta y un texto candidato se procesan juntos. La interfaz de puntuación directa devuelve una puntuación de relevancia de punto flotante para cada par correspondiente. Las puntuaciones más altas indican mayor relevancia en esa comparación. La puntuación es una señal de ordenamiento, no una explicación generada ni una prueba de que el documento sea verdadero.
El fabricante también proporciona una función auxiliar de reordenamiento que devuelve documentos ordenados con sus puntuaciones. Un control de resultados principales selecciona cuántos candidatos ordenados conservar. Mantén sus identificadores y texto al pasarlos a la siguiente etapa. Para un flujo de respuesta a preguntas, el modelo posterior sigue necesitando la consulta y la evidencia seleccionada; la lista ordenada por sí misma no es una pregunta respondida.
Al comparar cambios en la recuperación, mantén fijas la consulta y los criterios de evaluación. Inspecciona si los pasajes promovidos a las primeras posiciones contienen realmente la información solicitada. Establece cualquier umbral de filtrado utilizando ejemplos de tu propia colección, en lugar de tratar una puntuación de relevancia como una medida universal de corrección de la respuesta.
El modelo admite una longitud de contexto de hasta 1,024 tokens. Su función auxiliar documentada rerank() maneja documentos más largos mediante un enfoque de ventana deslizante, puntúa las partes por separado y las combina en resultados a nivel de documento. La división en bloques es un comportamiento de esa función auxiliar; no debe confundirse con una sola entrada del modelo que tenga una ventana de contexto ilimitada.
La función auxiliar expone controles de longitud de consulta y de bloque, y un ajuste de superposición. Su superposición predeterminada documentada es de 80. El ejemplo publicado de uso especifica una longitud máxima de consulta de 512 y una longitud de bloque de 1,024; estos son ajustes de ejemplo de la función auxiliar que deben mantenerse separados de una promesa de que todos los clientes o rutas los utilicen.
Para un manual largo, conserva suficiente texto cercano para que una instrucción y sus condiciones aparezcan juntas. Al evaluar el resultado, inspecciona la parte relevante de un documento situado entre los primeros resultados en lugar de suponer que todas sus secciones responden igual de bien a la consulta.
El modelo v2 es multilingüe. Los ejemplos del fabricante utilizan consultas en inglés para ordenar por relevancia pasajes en inglés, alemán, español, chino y japonés. Esto permite trabajar con una colección cuyo material relevante esté escrito en varios idiomas sin exigir que cada candidato se traduzca primero al idioma de la consulta.
El ámbito documentado de tareas también incluye recuperación de código y ordenamiento de representaciones textuales relacionadas con funciones o SQL. Siguen siendo tareas de ordenamiento por relevancia: el modelo evalúa el texto proporcionado. No ejecuta una función, corre SQL ni produce un resultado de herramienta solo porque esos tipos de candidatos aparezcan en el conjunto de recuperación.
Mantén este perfil v2 Base Multilingual separado del modelo de reordenamiento anterior de Jina solo para inglés, de Jina Reranker v3 y de los perfiles de reordenamiento multimodal. Son modelos diferentes con distintas características de tareas y entradas. La entrada de este perfil son pares consulta–texto; el contenido de imagen o video necesita su propia representación o modelo adecuados.
La implementación de referencia del fabricante admite puntuaciones directas y una función auxiliar de ordenamiento de documentos, con atención acelerada opcional. Esas opciones de implementación afectan la manera de preparar y procesar las entradas; no establecen que todas las integraciones expongan controles idénticos.
Usa la salida ordenada para búsqueda multilingüe, bases de conocimiento de soporte, recuperación de documentos y selección de evidencia antes de la generación. Revisa los pasajes principales, conserva la correspondencia con los candidatos originales y distingue relevancia de validez factual. Un resultado útil de recuperación pone al frente la evidencia adecuada de la proporcionada, dejando la siguiente tarea —responder, resumir o decidir— al flujo apropiado.
POST /v1/reranktextrerank| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites jina-reranker-v2-base-multilingual | Predeterminado— |
Campoquery | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campodocuments | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, documents |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromaterial_conditions | ContratoDefine tu consulta real y un arreglo no vacío de documentos de texto originales. Los índices del resultado se refieren a ese arreglo original. |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Unidad de facturación | Cargo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Unidad de facturación— | Cargo Entrada · Tokens de entrada — / 1K tokens Salida · Tokens de salida — / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| Configuracióntoken total | Tabla de tarifas— | Unidad de facturación/ 1K tokens | Cargo Entrada · token total $0.0001 / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}"\nexport AILOOT_QUERY\n: "${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'jina-reranker-v2-base-multilingual', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\nResultado JSON nativo original completo con el modelo de respuesta configurado, los índices de los documentos originales, las puntuaciones de relevancia, las cadenas de documentos y el uso nativo de tokens. Conserva cada campo real de resultado y uso.
GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva la respuesta completa y los encabezados, todas las salidas reales, los identificadores originales devueltos y todos los campos de uso. Recupera la operación original sin volver a enviar la solicitud de creación.
Conserva el X-Client-Request-ID real y la respuesta completa. Consulta los recursos originales que te pertenecen y sus URL exactas de contenido firmadas; nunca vuelvas a enviar una creación incierta.
| Campo | Tipo | Significado |
|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | SignificadoModelo exacto de respuesta requerido por el consumidor configurado de la fuente. |
Camporesults[].index | Tipointeger | SignificadoÍndice único del documento de entrada original. |
Camporesults[].relevance_score | Tiponumber | SignificadoPuntuación finita de relevancia. |
Camporesults[].document | Tipostring | SignificadoDocumento de texto original requerido por este consumidor de respuestas configurado. |
Campousage.total_tokens | Tipointeger | SignificadoCantidad nativa de tokens finita y no negativa requerida por la tarifa aceptada vigente. |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónEl cuerpo JSON o el ID canónico explícito del modelo no son válidos. | Siguiente pasoConserva la respuesta y corrige el campo indicado de la solicitud. |
Respuesta401 · authentication_error | CondiciónLa clave API de Ailoot no es válida. | Siguiente pasoUsa tu clave API autorizada de Ailoot. |
Respuesta403 · permission_error | CondiciónEl grupo de la clave no admite este método. | Siguiente pasoConserva los detalles del error devueltos. |
Respuesta404 · not_found_error | CondiciónEl método seleccionado no tiene una ruta admitida. | Siguiente pasoConserva los detalles del error devueltos. |
Respuesta422 · price_unavailable | CondiciónLa tarifa aceptada no puede obtener la cantidad de entrada o el límite que requiere. | Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la representación de entrada que requiere la tarifa aceptada. |
Respuesta503 · | CondiciónEl almacenamiento requerido, la ruta, el precio del método o la reserva de fondos no están disponibles. | Siguiente pasoConserva la respuesta original completa. Una reserva incierta no autoriza un reenvío. |
Respuesta502 · billing_requires_check | CondiciónEl resultado original, el uso o la liquidación del cargo requieren verificación. | Siguiente pasoConserva el ID real de solicitud y la respuesta original. Consulta el registro existente que te pertenece; no vuelvas a enviar la creación. |
Ailoot Ultra jina-reranker-v2-base-multilingual
Usa las rutas de método indicadas arriba.