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Qwen: Qwen3 Rerank

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 Rerank

Qwen3 Rerank ordena textos candidatos según una consulta y una instrucción proporcionadas. El perfil exacto qwen3-rerank acepta listas de documentos de texto y devuelve puntuaciones de relevancia con índices y metadatos de uso para flujos de recuperación y selección de documentos.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Qwen3 Rerank evalúa textos candidatos según una consulta y una instrucción de ordenación proporcionadas. El selector exacto configurado es qwen3-rerank. Su función es ordenar los candidatos proporcionados para tareas de recuperación y selección de documentos; la solicitud mantiene juntos la consulta, la instrucción y los pasajes candidatos para que la evaluación de relevancia pueda vincularse a sus entradas.

Prepara documents como un array de cadenas, con un pasaje candidato en cada entrada. Mantén una correspondencia independiente entre cada posición del array y tu propio identificador de documento, título o ubicación de origen. Esto permite a la aplicación volver a relacionar un resultado ordenado con el pasaje original sin añadir objetos identificadores no documentados al array de cadenas. Para una búsqueda de asistencia, los candidatos podrían ser las secciones pertinentes ya recuperadas de una guía de producto; la consulta debe indicar la necesidad real de información del usuario.

La solicitud documentada requiere model, documents, query, top_n e instruct. Los campos query e instruct son cadenas y top_n es un entero que debe proporcionarse explícitamente. El ejemplo publicado utiliza tres textos candidatos, top_n=2 y una instrucción para recuperar pasajes pertinentes que respondan a una consulta de búsqueda web. Utiliza instruct para indicar la relación que importa para la ordenación, manteniendo la pregunta real en query y el material que debe evaluarse en documents.

La guía de la operación indica una longitud máxima de entrada de 30K. Limita los pasajes candidatos al texto necesario para evaluar su relevancia y conserva los títulos o el contexto cercano cuando cambien el significado. Preserva los límites de las fuentes para que un pasaje seleccionado pueda comprobarse en su documento original. El perfil exacto de la solicitud y sus campos obligatorios siguen siendo la base para preparar la entrada.

El resultado estructurado devuelto contiene entradas results con index y relevance_score. El valor index se refiere a la posición del candidato en el array documents original, no a su posición en la lista de resultados ordenados. Conserva el orden devuelto y utiliza cada index para recuperar el texto de entrada correspondiente. Guarda todos los resultados devueltos para que la aplicación pueda examinar juntos los candidatos seleccionados y sus puntuaciones.

Conserva la respuesta JSON completa, incluidos model, el id de respuesta y usage.total_tokens. El texto del documento devuelto puede estar ausente, por lo que debes mantener disponible el array original de candidatos al procesar los índices. Las puntuaciones de relevancia y el uso comunicado tienen funciones distintas: las puntuaciones describen el resultado de la ordenación, mientras que el uso registra la cantidad comunicada para la operación. Ninguno sustituye al pasaje fuente que respalda una respuesta posterior.

Para un flujo de recuperación, utiliza la ordenación para seleccionar los pasajes que el siguiente paso debe examinar o citar. Compara un pasaje seleccionado con la consulta y la instrucción antes de presentar su contenido como prueba. Una posición alta en una lista de resultados identifica un candidato para revisión; la respuesta final de la aplicación debe seguir vinculada al texto real y a su identificador de origen.

Revisa el resultado con consultas representativas y los conjuntos de candidatos utilizados por la aplicación. Comprueba que los índices correspondan a los textos originales previstos, que la ordenación responda a la instrucción proporcionada y que los pasajes elegidos aborden la pregunta. Conserva juntos el selector exacto, la consulta, la instrucción, la correspondencia de candidatos y la respuesta completa para producir un registro reutilizable de selección por relevancia para el siguiente paso de recuperación o de trabajo con documentos.

Ailoot Ultra · Reordenación por relevancia POST /v1/rerank qwen3-rerank

qwen3-rerank

Qwen /qwen3-rerank

Primeros pasos

Qwen3 Rerank ordena textos candidatos según una consulta y una instrucción proporcionadas. El perfil exacto qwen3-rerank acepta listas de documentos de texto y devuelve puntuaciones de relevancia con índices y metadatos de uso para flujos de recuperación y selección de documentos.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
structured

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Reordenación por relevancia POST /v1/rerank
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
structured
Formato de salida
application/json
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
qwen3-rerank
Condiciones: Selector literal de modelo.
Predeterminado—
CampodocumentsTipoarrayRequisitoObligatorioValores y límites
Condiciones: Pasajes de texto candidatos, conservados en el orden original de entrada.
Predeterminado—
CampoqueryTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Condiciones: Consulta de relevancia.
Predeterminado—
Campotop_nTipointegerRequisitoObligatorioValores y límites
Condiciones: Número solicitado de resultados ordenados por relevancia; no se establece ningún mínimo, máximo ni valor predeterminado que no esté documentado.
Predeterminado—
CampoinstructTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Condiciones: Instrucción que describe la tarea de recuperación de información.
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, documents, query, top_n, instruct
ParámetrooptionalContrato
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetroadditional_propertiesContratotrue

Ciclo de vida: synchronous

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasUnidad de facturaciónCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseUnidad 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 totalTabla de tarifas—Unidad de facturación/ 1K tokensCargo
Entrada · token total $0.00014 / 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Reordenación por relevancia

JSON · vuelve a ordenar textos
{
  "model": "qwen3-rerank",
  "query": "Which passage discusses text ranking?",
  "documents": [
    "Text ranking orders candidate passages by relevance.",
    "Quantum computing studies computation using quantum systems.",
    "Pretrained language models can improve text ranking."
  ],
  "top_n": 2,
  "instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query."
}

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Reordenación por relevancia

Lee los índices y las puntuaciones de relevancia y vincula cada índice con tus documentos originales. Puede faltar el documento reproducido en la respuesta.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva la respuesta original y el id de solicitud tras un envío ambiguo; no lo repitas nunca.

Campos de respuesta
CampoTipoSignificado
Camporesults[].indexTipointegerSignificadoÍndice del documento de entrada original correspondiente.
Camporesults[].relevance_scoreTiponumberSignificadoPuntuación de relevancia devuelta.
CampomodelTipostringSignificadoModelo real de la respuesta.
CampoidTipostringSignificadoIdentificador real de la respuesta.
Campousage.total_tokensTipointegerSignificadoTotal medido de tokens utilizados para la facturación.
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónJSON no válido o selección obligatoria de modelo no válida.Siguiente pasoCorrige la entrada indicada antes de realizar una nueva solicitud.
Respuesta401 · authentication_errorCondiciónClave API no válida.Siguiente pasoUsa tu clave API válida de Ailoot.
Respuesta503 · price_unavailableCondiciónLos precios estructurados del método o el acceso no están disponibles.Siguiente pasoConserva la respuesta original; no repitas un envío ambiguo.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra qwen3-rerank

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

qwen3-rerank

FAQ · Qwen: Qwen3 Rerank
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/rerank · qwen3-rerank: text → structured

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/rerank · qwen3-rerank: model, documents, query, top_n, instruct

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