Jina Reranker v2 Base Multilingual es un modelo de ordenación de textos por relevancia para la segunda etapa de recuperación. Proporciónale una consulta y documentos o pasajes candidatos; evalúa cada pareja 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 representaciones vectoriales de documentos.
Redacta la consulta de modo que exprese la necesidad de información. Después proporciona los textos encontrados en un paso anterior de recuperación. Conserva un identificador estable junto a cada candidato para que su puntuación de relevancia pueda vincularse al documento, sección o registro original.
Para una búsqueda de soporte, utiliza la pregunta real y fragmentos candidatos que contengan el procedimiento pertinente. Una consulta sobre el restablecimiento de un dispositivo concreto debe combinarse con pasajes que conserven el nombre del dispositivo, la versión y las condiciones de restablecimiento. Un pasaje que solo mencione el dispositivo puede resultar menos útil que uno que explique la operación solicitada. Proporciona el contenido que necesita comparar el modelo, no únicamente el título del documento.
Utiliza pasajes coherentes. El encabezado de una tabla, una definición o una excepción pueden cambiar la relación de un párrafo con la consulta, así que no los elimines solo para que todos los candidatos sean igual de cortos. El reranker evalúa los candidatos suministrados; no puede recuperar un documento pertinente que la etapa anterior de recuperación haya omitido.
Este es un codificador cruzado: la consulta y un texto candidato se procesan conjuntamente. La interfaz de puntuación directa devuelve una puntuación de relevancia de coma flotante para cada pareja correspondiente. Las puntuaciones más altas indican mayor relevancia en esa comparación. La puntuación es una señal para la ordenación, no una explicación generada ni una prueba de que el documento sea verdadero.
El fabricante también proporciona una función auxiliar de reordenación que devuelve documentos ordenados con sus puntuaciones. Un control de primeros resultados selecciona cuántos candidatos clasificados deben conservarse. Mantén sus identificadores y su texto al transmitirlos a la siguiente etapa. Para un flujo de respuesta a preguntas, el siguiente modelo sigue necesitando la consulta y las pruebas seleccionadas; la lista clasificada por sí sola no es una pregunta respondida.
Al comparar cambios de recuperación, mantén fijos la consulta y los criterios de evaluación. Inspecciona si los pasajes que pasan a los primeros puestos contienen realmente la información solicitada. Establece cualquier umbral de filtrado mediante 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 1024 tokens. Su función auxiliar documentada rerank() gestiona documentos más largos mediante una ventana deslizante, puntúa los fragmentos por separado y los combina en resultados a nivel de documento. La división en fragmentos es un comportamiento de esa función auxiliar; no debe confundirse con una única entrada al modelo que tenga una ventana de contexto ilimitada.
La función auxiliar expone controles de longitud de consulta y de fragmento y un ajuste de solapamiento. Su solapamiento predeterminado documentado es 80. El ejemplo de uso publicado especifica una longitud máxima de consulta de 512 y una longitud de fragmento de 1024; son ajustes de ejemplo de la función auxiliar que deben distinguirse 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 pertinente de un documento bien clasificado en lugar de asumir que todas sus secciones responden igual de bien a la consulta.
El modelo v2 es multilingüe. Los ejemplos del fabricante clasifican consultas en inglés frente a pasajes en inglés, alemán, español, chino y japonés. Esto permite una colección donde el material pertinente esté escrito en varios idiomas sin necesidad de traducir previamente cada candidato al idioma de la consulta.
El alcance de tareas documentado también incluye recuperación de código y clasificación de representaciones textuales relacionadas con funciones o SQL. Siguen siendo tareas de clasificación por relevancia: el modelo evalúa el texto suministrado. No ejecuta funciones ni consultas SQL, ni produce un resultado de herramienta por el mero hecho de que esos tipos de candidatos aparezcan en el conjunto de recuperación.
Mantén este perfil v2 Base Multilingual separado del reranker anterior de Jina solo en inglés, Jina Reranker v3 y los perfiles de reordenación multimodal. Son modelos distintos con características diferentes de tareas y entradas. La entrada de este perfil son parejas consulta–texto; el contenido de imagen o vídeo necesita su propia representación o modelo adecuado.
La implementación de referencia del fabricante admite puntuaciones directas y una función auxiliar de clasificación de documentos, con atención acelerada opcional. Esas opciones de implementación afectan a la forma de preparar y procesar entradas; no demuestran que todas las integraciones expongan controles idénticos.
Utiliza la salida clasificada para búsqueda multilingüe, bases de conocimiento de soporte, recuperación de documentos y selección de pruebas antes de la generación. Revisa los primeros pasajes, conserva la correspondencia original de candidatos y distingue la relevancia de la validez factual. Un resultado útil de recuperación sitúa en primer plano las pruebas suministradas adecuadas y deja la siguiente tarea —responder, resumir o decidir— al flujo correspondiente.
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Una consulta sobre el restablecimiento de un dispositivo concreto debe combinarse con pasajes que conserven el nombre del dispositivo, la versión y las condiciones de restablecimiento. Un pasaje que solo mencione el dispositivo puede resultar menos útil que uno que explique la operación solicitada. Proporciona el contenido que necesita comparar el modelo, no únicamente el título del documento.\n\nUtiliza pasajes coherentes. El encabezado de una tabla, una definición o una excepción pueden cambiar la relación de un párrafo con la consulta, así que no los elimines solo para que todos los candidatos sean igual de cortos. El reranker evalúa los candidatos suministrados; no puede recuperar un documento pertinente que la etapa anterior de recuperación haya omitido.\n\n### Puntuación de parejas consulta–documento\n\nEste es un codificador cruzado: la consulta y un texto candidato se procesan conjuntamente. La interfaz de puntuación directa devuelve una puntuación de relevancia de coma flotante para cada pareja correspondiente. Las puntuaciones más altas indican mayor relevancia en esa comparación. La puntuación es una señal para la ordenación, no una explicación generada ni una prueba de que el documento sea verdadero.\n\nEl fabricante también proporciona una función auxiliar de reordenación que devuelve documentos ordenados con sus puntuaciones. Un control de primeros resultados selecciona cuántos candidatos clasificados deben conservarse. Mantén sus identificadores y su texto al transmitirlos a la siguiente etapa. Para un flujo de respuesta a preguntas, el siguiente modelo sigue necesitando la consulta y las pruebas seleccionadas; la lista clasificada por sí sola no es una pregunta respondida.\n\nAl comparar cambios de recuperación, mantén fijos la consulta y los criterios de evaluación. Inspecciona si los pasajes que pasan a los primeros puestos contienen realmente la información solicitada. Establece cualquier umbral de filtrado mediante 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 1024 tokens. Su función auxiliar documentada `rerank()` gestiona documentos más largos mediante una ventana deslizante, puntúa los fragmentos por separado y los combina en resultados a nivel de documento. La división en fragmentos es un comportamiento de esa función auxiliar; no debe confundirse con una única entrada al modelo que tenga una ventana de contexto ilimitada.\n\nLa función auxiliar expone controles de longitud de consulta y de fragmento y un ajuste de solapamiento. Su solapamiento predeterminado documentado es 80. El ejemplo de uso publicado especifica una longitud máxima de consulta de 512 y una longitud de fragmento de 1024; son ajustes de ejemplo de la función auxiliar que deben distinguirse 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 pertinente de un documento bien clasificado en lugar de asumir 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 clasifican consultas en inglés frente a pasajes en inglés, alemán, español, chino y japonés. Esto permite una colección donde el material pertinente esté escrito en varios idiomas sin necesidad de traducir previamente cada candidato al idioma de la consulta.\n\nEl alcance de tareas documentado también incluye recuperación de código y clasificación de representaciones textuales relacionadas con funciones o SQL. Siguen siendo tareas de clasificación por relevancia: el modelo evalúa el texto suministrado. No ejecuta funciones ni consultas SQL, ni produce un resultado de herramienta por el mero hecho de que 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 reranker anterior de Jina solo en inglés, Jina Reranker v3 y los perfiles de reordenación multimodal. Son modelos distintos con características diferentes de tareas y entradas. La entrada de este perfil son parejas consulta–texto; el contenido de imagen o vídeo necesita su propia representación o modelo adecuado.\n\nLa implementación de referencia del fabricante admite puntuaciones directas y una función auxiliar de clasificación de documentos, con atención acelerada opcional. Esas opciones de implementación afectan a la forma de preparar y procesar entradas; no demuestran que todas las integraciones expongan controles idénticos.\n\nUtiliza la salida clasificada para búsqueda multilingüe, bases de conocimiento de soporte, recuperación de documentos y selección de pruebas antes de la generación. Revisa los primeros pasajes, conserva la correspondencia original de candidatos y distingue la relevancia de la validez factual. Un resultado útil de recuperación sitúa en primer plano las pruebas suministradas adecuadas y deja la siguiente tarea —responder, resumir o decidir— al flujo correspondiente.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "7a8cf97485b5de3ef1cf88a24ada274c48c542d5c8c956282beee7c87f418b40", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es", "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 gestiona recuperación multilingüe, mientras que la función auxiliar de reordenación del fabricante divide los documentos más largos según una ventana del modelo de 1024 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 de ordenación de textos por relevancia para la segunda etapa de recuperación. Proporciónale una consulta y documentos o pasajes candidatos; evalúa cada pareja 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 representaciones vectoriales de documentos.
Redacta la consulta de modo que exprese la necesidad de información. Después proporciona los textos encontrados en un paso anterior de recuperación. Conserva un identificador estable junto a cada candidato para que su puntuación de relevancia pueda vincularse al documento, sección o registro original.
Para una búsqueda de soporte, utiliza la pregunta real y fragmentos candidatos que contengan el procedimiento pertinente. Una consulta sobre el restablecimiento de un dispositivo concreto debe combinarse con pasajes que conserven el nombre del dispositivo, la versión y las condiciones de restablecimiento. Un pasaje que solo mencione el dispositivo puede resultar menos útil que uno que explique la operación solicitada. Proporciona el contenido que necesita comparar el modelo, no únicamente el título del documento.
Utiliza pasajes coherentes. El encabezado de una tabla, una definición o una excepción pueden cambiar la relación de un párrafo con la consulta, así que no los elimines solo para que todos los candidatos sean igual de cortos. El reranker evalúa los candidatos suministrados; no puede recuperar un documento pertinente que la etapa anterior de recuperación haya omitido.
Este es un codificador cruzado: la consulta y un texto candidato se procesan conjuntamente. La interfaz de puntuación directa devuelve una puntuación de relevancia de coma flotante para cada pareja correspondiente. Las puntuaciones más altas indican mayor relevancia en esa comparación. La puntuación es una señal para la ordenación, no una explicación generada ni una prueba de que el documento sea verdadero.
El fabricante también proporciona una función auxiliar de reordenación que devuelve documentos ordenados con sus puntuaciones. Un control de primeros resultados selecciona cuántos candidatos clasificados deben conservarse. Mantén sus identificadores y su texto al transmitirlos a la siguiente etapa. Para un flujo de respuesta a preguntas, el siguiente modelo sigue necesitando la consulta y las pruebas seleccionadas; la lista clasificada por sí sola no es una pregunta respondida.
Al comparar cambios de recuperación, mantén fijos la consulta y los criterios de evaluación. Inspecciona si los pasajes que pasan a los primeros puestos contienen realmente la información solicitada. Establece cualquier umbral de filtrado mediante 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 1024 tokens. Su función auxiliar documentada rerank() gestiona documentos más largos mediante una ventana deslizante, puntúa los fragmentos por separado y los combina en resultados a nivel de documento. La división en fragmentos es un comportamiento de esa función auxiliar; no debe confundirse con una única entrada al modelo que tenga una ventana de contexto ilimitada.
La función auxiliar expone controles de longitud de consulta y de fragmento y un ajuste de solapamiento. Su solapamiento predeterminado documentado es 80. El ejemplo de uso publicado especifica una longitud máxima de consulta de 512 y una longitud de fragmento de 1024; son ajustes de ejemplo de la función auxiliar que deben distinguirse 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 pertinente de un documento bien clasificado en lugar de asumir que todas sus secciones responden igual de bien a la consulta.
El modelo v2 es multilingüe. Los ejemplos del fabricante clasifican consultas en inglés frente a pasajes en inglés, alemán, español, chino y japonés. Esto permite una colección donde el material pertinente esté escrito en varios idiomas sin necesidad de traducir previamente cada candidato al idioma de la consulta.
El alcance de tareas documentado también incluye recuperación de código y clasificación de representaciones textuales relacionadas con funciones o SQL. Siguen siendo tareas de clasificación por relevancia: el modelo evalúa el texto suministrado. No ejecuta funciones ni consultas SQL, ni produce un resultado de herramienta por el mero hecho de que esos tipos de candidatos aparezcan en el conjunto de recuperación.
Mantén este perfil v2 Base Multilingual separado del reranker anterior de Jina solo en inglés, Jina Reranker v3 y los perfiles de reordenación multimodal. Son modelos distintos con características diferentes de tareas y entradas. La entrada de este perfil son parejas consulta–texto; el contenido de imagen o vídeo necesita su propia representación o modelo adecuado.
La implementación de referencia del fabricante admite puntuaciones directas y una función auxiliar de clasificación de documentos, con atención acelerada opcional. Esas opciones de implementación afectan a la forma de preparar y procesar entradas; no demuestran que todas las integraciones expongan controles idénticos.
Utiliza la salida clasificada para búsqueda multilingüe, bases de conocimiento de soporte, recuperación de documentos y selección de pruebas antes de la generación. Revisa los primeros pasajes, conserva la correspondencia original de candidatos y distingue la relevancia de la validez factual. Un resultado útil de recuperación sitúa en primer plano las pruebas suministradas adecuadas y deja la siguiente tarea —responder, resumir o decidir— al flujo correspondiente.
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 | ContratoIndica tu consulta real y una lista no vacía de documentos de texto originales. Los índices del resultado hacen referencia a esa lista 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 $0.0001 / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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 originales de los documentos, las puntuaciones de relevancia, las cadenas de los documentos y el uso nativo de tokens. Conserva todos los campos reales de resultado y de 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 las cabeceras, 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 bajo tu titularidad y sus URL firmadas exactas de contenido; no vuelvas a enviar nunca una creación incierta.
| Campo | Tipo | Significado |
|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | SignificadoModelo exacto de respuesta requerido por el consumidor configurado en el código fuente. |
Camporesults[].index | Tipointeger | SignificadoÍndice único del documento de entrada original. |
Camporesults[].relevance_score | Tiponumber | SignificadoPuntuación de relevancia finita. |
Camporesults[].document | Tipostring | SignificadoDocumento de texto original requerido por este consumidor de respuestas configurado. |
Campousage.total_tokens | Tipointeger | SignificadoNúmero nativo de tokens finito y no negativo requerido por la tarifa aceptada vigente. |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónEl cuerpo JSON o el ID canónico explícito del modelo no es válido. | 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 tiene acceso a este método. | Siguiente pasoConserva los detalles del error devueltos. |
Respuesta404 · not_found_error | CondiciónEl método seleccionado no tiene ninguna 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 necesita. | Siguiente pasoConserva la respuesta; utiliza la representación de entrada exigida por la tarifa aceptada. |
Respuesta503 · | CondiciónEl almacenamiento, la ruta, el precio del método o la reserva necesarios no están disponibles. | Siguiente pasoConserva la respuesta original completa. Una reserva incierta no autoriza un reenvío. |
Respuesta502 · billing_requires_check | CondiciónEs necesario comprobar el resultado original, el uso o la liquidación. | Siguiente pasoConserva el ID real de solicitud y la respuesta original. Consulta el registro existente bajo tu titularidad; no vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot Ultra jina-reranker-v2-base-multilingual
Usa las rutas de método indicadas arriba.