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Voyage rerank-3 est un modèle de reclassement textuel conçu pour améliorer la qualité des éléments récupérés. À partir d’une requête et d’une liste de documents candidats, il examine conjointement chaque paire et renvoie les candidats par ordre de pertinence. Les embeddings et la recherche par mots-clés peuvent d’abord réduire une vaste collection à une sélection gérable ; rerank-3 applique ensuite une évaluation plus détaillée de la pertinence à cette sélection. Sa sortie fournit des éléments de recherche notés qu’une application peut afficher ou transmettre à une étape distincte de génération de réponse.

Rerank 3 axé sur la qualité Le concepteur positionne rerank-3 comme l’édition axée sur la précision et rerank-3-lite comme l’édition destinée aux recherches sensibles à la latence. La troisième génération met à jour l’architecture principale et le mélange d’entraînement, avec des améliorations particulières sur la récupération de documents longs et de code source par rapport aux prédécesseurs 2.5 correspondants. Le fournisseur l’évalue sur la documentation technique, le code, les contenus multilingues et d’autres domaines documentaires. Ces résultats soutiennent son rôle de récupération ; choisissez l’édition à partir des questions et documents candidats qui comptent pour votre propre collection.

Des documents longs avec assez de contexte Un candidat long peut contenir du contexte utile bien au-delà de son premier paragraphe. Fournissez une section ou un document cohérent avec son titre et les contenus environnants pertinents, afin que le modèle évalue le rapport entre la question réelle et le contenu. Pour une recherche de politique produit, conservez les titres et exceptions autour du passage d’intérêt. Si plusieurs sections récupérées proviennent de la même source, gardez leurs identifiants de document et de section ; l’application pourra alors montrer l’origine des éléments sélectionnés.

La fenêtre de contexte est partagée entre la requête et chaque candidat. Le guide actuel du concepteur indique 32 000 tokens pour cette paire, avec une requête de 8 000 tokens au maximum. Une requête de 3 000 tokens laisse donc au plus 29 000 tokens pour chaque document. Préparez l’entrée pour que son contenu essentiel tienne dans cette limite, en particulier lorsqu’un long préambule ou des textes standard répétés risquent de consommer la fenêtre. L’option de troncature documentée est activée par défaut et peut raccourcir les textes de requête ou de document trop longs avant la notation. Examinez ce qui est conservé lorsque l’emplacement des passages compte.

Récupération de code et de contenus techniques Pour l’étape de récupération d’un assistant de code, les candidats peuvent contenir des implémentations de fonctions, de la documentation API ou des explications techniques sous forme de texte. Incluez les symboles, les signatures et le contexte nécessaires pour distinguer des candidats similaires. Une requête telle que « Trouvez la fonction qui normalise les chemins tout en conservant un séparateur final » donne un comportement concret à rechercher. Ajoutez toute contrainte pertinente de langage, de plateforme ou de version. Après le classement, examinez le code sélectionné et ses dépendances avant de l’utiliser comme contexte ; un score de pertinence ne prouve pas qu’une implémentation satisfait à toutes les exigences annoncées.

Les consignes définissent la pertinence Le modèle conserve la capacité de reclassement suivant des consignes introduite avec Rerank 2.5. Ajoutez une consigne concise avant ou après la requête lorsque l’intention de l’utilisateur nécessite une clarification. Pour la recherche de documents scientifiques, expliquez si l’accent porte sur le titre, une méthode précise ou un domaine d’application. Pour un catalogue interne, précisez si la demande concerne l’installation, le dépannage ou la compatibilité. Gardez cette consigne alignée sur la question ; des préférences supplémentaires en conflit avec la demande principale peuvent changer ce que le classement cherche à optimiser.

Préparez les documents candidats et les budgets L’entrée est une liste de chaînes de texte. Extrayez du texte exploitable des documents sources, préservez les limites de sections significatives et conservez une table ordonnée de correspondance des dossiers avec la liste. Le concepteur autorise jusqu’à 1 000 documents dans une requête. Il fixe également un plafond global d’entrée de 600 000 tokens : le nombre de tokens de la requête multiplié par le nombre de documents, plus la somme de tous les tokens des documents. Ce plafond diffère de la limite de contexte par paire. Réduire le texte redondant de la requête permet de préserver à la fois la capacité par paire et le budget global de la requête.

Comptez les tokens du modèle concerné au lieu de supposer qu’un nombre de mots ou de caractères équivaut à un nombre de tokens. Pour les candidats volumineux, sélectionnez des passages cohérents ou divisez le contenu selon des titres utiles tout en conservant les informations sur la source parente. Le reclassement est surtout utile lorsque la première recherche a déjà fait ressortir des candidats plausibles : il ne peut pas classer une source manquante qui n’est jamais entrée dans la liste.

Résultats classés et utilisation en aval Le résultat contient des scores de pertinence et des indices renvoyant aux documents d’entrée d’origine, triés par pertinence décroissante. L’option top_k limite le nombre de résultats classés renvoyés ; sinon, tous les candidats d’entrée sont renvoyés. L’interface REST du concepteur permet aussi d’inclure le texte du document. Utilisez chaque indice d’origine pour retrouver le titre, l’identifiant de source et les métadonnées nécessaires à votre application, puis présentez les éléments sélectionnés ou intégrez le texte pertinent au contexte probant d’une réponse.

Examinez les premiers résultats par rapport à la question et gardez l’identité de la source visible. Un rang relatif élevé ne vérifie pas l’exactitude factuelle d’un document, et une sélection composée uniquement de mauvais candidats aura toujours un premier élément. Séparez la sélection par pertinence de la décision de savoir si les éléments retenus suffisent à répondre à l’utilisateur.

Migration d’édition Le concepteur décrit rerank-3 comme un successeur de rerank-2.5 utilisable en remplacement direct, avec la même sémantique API et des scores calibrés sur la distribution du prédécesseur correspondant. Cette compatibilité permet de conserver une étape de récupération et une correspondance de dossiers existantes. Comparez des classements significatifs et les éventuels seuils de score sur le corpus actuel avant de vous fier à la migration. Gardez rerank-3 et rerank-3-lite comme des choix distincts : des limites et un suivi des consignes communs ne rendent pas leurs priorités de qualité et de latence identiques.

", "aboutText": "Voyage rerank-3 est un modèle de reclassement textuel conçu pour améliorer la qualité des éléments récupérés. À partir d’une requête et d’une liste de documents candidats, il examine conjointement chaque paire et renvoie les candidats par ordre de pertinence. Les embeddings et la recherche par mots-clés peuvent d’abord réduire une vaste collection à une sélection gérable ; rerank-3 applique ensuite une évaluation plus détaillée de la pertinence à cette sélection. Sa sortie fournit des éléments de recherche notés qu’une application peut afficher ou transmettre à une étape distincte de génération de réponse.\n\nRerank 3 axé sur la qualité\nLe concepteur positionne rerank-3 comme l’édition axée sur la précision et rerank-3-lite comme l’édition destinée aux recherches sensibles à la latence. La troisième génération met à jour l’architecture principale et le mélange d’entraînement, avec des améliorations particulières sur la récupération de documents longs et de code source par rapport aux prédécesseurs 2.5 correspondants. Le fournisseur l’évalue sur la documentation technique, le code, les contenus multilingues et d’autres domaines documentaires. Ces résultats soutiennent son rôle de récupération ; choisissez l’édition à partir des questions et documents candidats qui comptent pour votre propre collection.\n\nDes documents longs avec assez de contexte\nUn candidat long peut contenir du contexte utile bien au-delà de son premier paragraphe. Fournissez une section ou un document cohérent avec son titre et les contenus environnants pertinents, afin que le modèle évalue le rapport entre la question réelle et le contenu. Pour une recherche de politique produit, conservez les titres et exceptions autour du passage d’intérêt. Si plusieurs sections récupérées proviennent de la même source, gardez leurs identifiants de document et de section ; l’application pourra alors montrer l’origine des éléments sélectionnés.\n\nLa fenêtre de contexte est partagée entre la requête et chaque candidat. Le guide actuel du concepteur indique 32 000 tokens pour cette paire, avec une requête de 8 000 tokens au maximum. Une requête de 3 000 tokens laisse donc au plus 29 000 tokens pour chaque document. Préparez l’entrée pour que son contenu essentiel tienne dans cette limite, en particulier lorsqu’un long préambule ou des textes standard répétés risquent de consommer la fenêtre. L’option de troncature documentée est activée par défaut et peut raccourcir les textes de requête ou de document trop longs avant la notation. Examinez ce qui est conservé lorsque l’emplacement des passages compte.\n\nRécupération de code et de contenus techniques\nPour l’étape de récupération d’un assistant de code, les candidats peuvent contenir des implémentations de fonctions, de la documentation API ou des explications techniques sous forme de texte. Incluez les symboles, les signatures et le contexte nécessaires pour distinguer des candidats similaires. Une requête telle que « Trouvez la fonction qui normalise les chemins tout en conservant un séparateur final » donne un comportement concret à rechercher. Ajoutez toute contrainte pertinente de langage, de plateforme ou de version. Après le classement, examinez le code sélectionné et ses dépendances avant de l’utiliser comme contexte ; un score de pertinence ne prouve pas qu’une implémentation satisfait à toutes les exigences annoncées.\n\nLes consignes définissent la pertinence\nLe modèle conserve la capacité de reclassement suivant des consignes introduite avec Rerank 2.5. Ajoutez une consigne concise avant ou après la requête lorsque l’intention de l’utilisateur nécessite une clarification. Pour la recherche de documents scientifiques, expliquez si l’accent porte sur le titre, une méthode précise ou un domaine d’application. Pour un catalogue interne, précisez si la demande concerne l’installation, le dépannage ou la compatibilité. Gardez cette consigne alignée sur la question ; des préférences supplémentaires en conflit avec la demande principale peuvent changer ce que le classement cherche à optimiser.\n\nPréparez les documents candidats et les budgets\nL’entrée est une liste de chaînes de texte. Extrayez du texte exploitable des documents sources, préservez les limites de sections significatives et conservez une table ordonnée de correspondance des dossiers avec la liste. Le concepteur autorise jusqu’à 1 000 documents dans une requête. Il fixe également un plafond global d’entrée de 600 000 tokens : le nombre de tokens de la requête multiplié par le nombre de documents, plus la somme de tous les tokens des documents. Ce plafond diffère de la limite de contexte par paire. Réduire le texte redondant de la requête permet de préserver à la fois la capacité par paire et le budget global de la requête.\n\nComptez les tokens du modèle concerné au lieu de supposer qu’un nombre de mots ou de caractères équivaut à un nombre de tokens. Pour les candidats volumineux, sélectionnez des passages cohérents ou divisez le contenu selon des titres utiles tout en conservant les informations sur la source parente. Le reclassement est surtout utile lorsque la première recherche a déjà fait ressortir des candidats plausibles : il ne peut pas classer une source manquante qui n’est jamais entrée dans la liste.\n\nRésultats classés et utilisation en aval\nLe résultat contient des scores de pertinence et des indices renvoyant aux documents d’entrée d’origine, triés par pertinence décroissante. L’option top_k limite le nombre de résultats classés renvoyés ; sinon, tous les candidats d’entrée sont renvoyés. L’interface REST du concepteur permet aussi d’inclure le texte du document. Utilisez chaque indice d’origine pour retrouver le titre, l’identifiant de source et les métadonnées nécessaires à votre application, puis présentez les éléments sélectionnés ou intégrez le texte pertinent au contexte probant d’une réponse.\n\nExaminez les premiers résultats par rapport à la question et gardez l’identité de la source visible. Un rang relatif élevé ne vérifie pas l’exactitude factuelle d’un document, et une sélection composée uniquement de mauvais candidats aura toujours un premier élément. Séparez la sélection par pertinence de la décision de savoir si les éléments retenus suffisent à répondre à l’utilisateur.\n\nMigration d’édition\nLe concepteur décrit rerank-3 comme un successeur de rerank-2.5 utilisable en remplacement direct, avec la même sémantique API et des scores calibrés sur la distribution du prédécesseur correspondant. Cette compatibilité permet de conserver une étape de récupération et une correspondance de dossiers existantes. Comparez des classements significatifs et les éventuels seuils de score sur le corpus actuel avant de vous fier à la migration. 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VoyageAI by MongoDB: rerank-3

VoyageAI by MongoDB /voyageai/rerank-3

Premiers pas

Voyage rerank-3 est l’édition Rerank 3 axée sur la qualité pour noter la pertinence requête-document. Il réordonne les candidats textuels récupérés, accepte des consignes de pertinence en langage naturel et traite des paires de 32 000 tokens pour la recherche de documents longs, de code et de bases de connaissances.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Résultats classés
À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Voyage rerank-3 est un modèle de reclassement textuel conçu pour améliorer la qualité des éléments récupérés. À partir d’une requête et d’une liste de documents candidats, il examine conjointement chaque paire et renvoie les candidats par ordre de pertinence. Les embeddings et la recherche par mots-clés peuvent d’abord réduire une vaste collection à une sélection gérable ; rerank-3 applique ensuite une évaluation plus détaillée de la pertinence à cette sélection. Sa sortie fournit des éléments de recherche notés qu’une application peut afficher ou transmettre à une étape distincte de génération de réponse.

Rerank 3 axé sur la qualité Le concepteur positionne rerank-3 comme l’édition axée sur la précision et rerank-3-lite comme l’édition destinée aux recherches sensibles à la latence. La troisième génération met à jour l’architecture principale et le mélange d’entraînement, avec des améliorations particulières sur la récupération de documents longs et de code source par rapport aux prédécesseurs 2.5 correspondants. Le fournisseur l’évalue sur la documentation technique, le code, les contenus multilingues et d’autres domaines documentaires. Ces résultats soutiennent son rôle de récupération ; choisissez l’édition à partir des questions et documents candidats qui comptent pour votre propre collection.

Des documents longs avec assez de contexte Un candidat long peut contenir du contexte utile bien au-delà de son premier paragraphe. Fournissez une section ou un document cohérent avec son titre et les contenus environnants pertinents, afin que le modèle évalue le rapport entre la question réelle et le contenu. Pour une recherche de politique produit, conservez les titres et exceptions autour du passage d’intérêt. Si plusieurs sections récupérées proviennent de la même source, gardez leurs identifiants de document et de section ; l’application pourra alors montrer l’origine des éléments sélectionnés.

La fenêtre de contexte est partagée entre la requête et chaque candidat. Le guide actuel du concepteur indique 32 000 tokens pour cette paire, avec une requête de 8 000 tokens au maximum. Une requête de 3 000 tokens laisse donc au plus 29 000 tokens pour chaque document. Préparez l’entrée pour que son contenu essentiel tienne dans cette limite, en particulier lorsqu’un long préambule ou des textes standard répétés risquent de consommer la fenêtre. L’option de troncature documentée est activée par défaut et peut raccourcir les textes de requête ou de document trop longs avant la notation. Examinez ce qui est conservé lorsque l’emplacement des passages compte.

Récupération de code et de contenus techniques Pour l’étape de récupération d’un assistant de code, les candidats peuvent contenir des implémentations de fonctions, de la documentation API ou des explications techniques sous forme de texte. Incluez les symboles, les signatures et le contexte nécessaires pour distinguer des candidats similaires. Une requête telle que « Trouvez la fonction qui normalise les chemins tout en conservant un séparateur final » donne un comportement concret à rechercher. Ajoutez toute contrainte pertinente de langage, de plateforme ou de version. Après le classement, examinez le code sélectionné et ses dépendances avant de l’utiliser comme contexte ; un score de pertinence ne prouve pas qu’une implémentation satisfait à toutes les exigences annoncées.

Les consignes définissent la pertinence Le modèle conserve la capacité de reclassement suivant des consignes introduite avec Rerank 2.5. Ajoutez une consigne concise avant ou après la requête lorsque l’intention de l’utilisateur nécessite une clarification. Pour la recherche de documents scientifiques, expliquez si l’accent porte sur le titre, une méthode précise ou un domaine d’application. Pour un catalogue interne, précisez si la demande concerne l’installation, le dépannage ou la compatibilité. Gardez cette consigne alignée sur la question ; des préférences supplémentaires en conflit avec la demande principale peuvent changer ce que le classement cherche à optimiser.

Préparez les documents candidats et les budgets L’entrée est une liste de chaînes de texte. Extrayez du texte exploitable des documents sources, préservez les limites de sections significatives et conservez une table ordonnée de correspondance des dossiers avec la liste. Le concepteur autorise jusqu’à 1 000 documents dans une requête. Il fixe également un plafond global d’entrée de 600 000 tokens : le nombre de tokens de la requête multiplié par le nombre de documents, plus la somme de tous les tokens des documents. Ce plafond diffère de la limite de contexte par paire. Réduire le texte redondant de la requête permet de préserver à la fois la capacité par paire et le budget global de la requête.

Comptez les tokens du modèle concerné au lieu de supposer qu’un nombre de mots ou de caractères équivaut à un nombre de tokens. Pour les candidats volumineux, sélectionnez des passages cohérents ou divisez le contenu selon des titres utiles tout en conservant les informations sur la source parente. Le reclassement est surtout utile lorsque la première recherche a déjà fait ressortir des candidats plausibles : il ne peut pas classer une source manquante qui n’est jamais entrée dans la liste.

Résultats classés et utilisation en aval Le résultat contient des scores de pertinence et des indices renvoyant aux documents d’entrée d’origine, triés par pertinence décroissante. L’option top_k limite le nombre de résultats classés renvoyés ; sinon, tous les candidats d’entrée sont renvoyés. L’interface REST du concepteur permet aussi d’inclure le texte du document. Utilisez chaque indice d’origine pour retrouver le titre, l’identifiant de source et les métadonnées nécessaires à votre application, puis présentez les éléments sélectionnés ou intégrez le texte pertinent au contexte probant d’une réponse.

Examinez les premiers résultats par rapport à la question et gardez l’identité de la source visible. Un rang relatif élevé ne vérifie pas l’exactitude factuelle d’un document, et une sélection composée uniquement de mauvais candidats aura toujours un premier élément. Séparez la sélection par pertinence de la décision de savoir si les éléments retenus suffisent à répondre à l’utilisateur.

Migration d’édition Le concepteur décrit rerank-3 comme un successeur de rerank-2.5 utilisable en remplacement direct, avec la même sémantique API et des scores calibrés sur la distribution du prédécesseur correspondant. Cette compatibilité permet de conserver une étape de récupération et une correspondance de dossiers existantes. Comparez des classements significatifs et les éventuels seuils de score sur le corpus actuel avant de vous fier à la migration. Gardez rerank-3 et rerank-3-lite comme des choix distincts : des limites et un suivi des consignes communs ne rendent pas leurs priorités de qualité et de latence identiques.

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Reclassement POST /v1/rerank
Entrée
text
Sortie
rerank
Format de sortie
json
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampdocumentsTypearrayExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
voyageai/rerank-3
Par défaut—
ChampproviderTypeschemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
ChampqueryTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champsession_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtop_nTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Par défaut—
ChamptraceTypeschemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
ChampuserTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champdocuments[].textTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champdocuments[].imageTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

text_rerank · Obligatoire : query, documents array with minItems1

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, query, documents
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètreoptional_controlsContratprovider, session_id, top_n, trace, user
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Cycle de vie : synchronous

Envoyez l’ID exact du modèle et conservez la réponse native complète.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireUnité de facturationCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseUnité de facturation—Coût
Entrée · Tokens en entrée — / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie — / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationUltraBarème tarifaire—Unité de facturation/ 1K tokensCoût
Entrée $0.0001 / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Reclassement

{\n  "documents": [\n    "Paris is the capital of France.",\n    "Berlin is the capital of Germany."\n  ],\n  "model": "voyageai/rerank-3",\n  "query": "What is the capital of France?",\n  "top_n": 3\n}

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Reclassement

json

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Chaque index de résultat réel, chaque relevance_score fini et chaque objet document d’origine sont conservés. Les index renvoient au tableau de documents d’origine. L’intégralité du JSON d’origine est stockée et renvoyée uniquement après le règlement.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez l’opération d’origine ainsi que la réponse complète ou partielle ; ne rejouez pas le POST.

Champs de la réponse
ChampType
ChampmodelTypestring
ChampidTypestring
ChampproviderTypestring
Champresults[].indexTypeinteger
Champresults[].relevance_scoreTypenumber
Champresults[].document.textTypestring
Champresults[].document.imageTypestring
Champusage.search_unitsTypeinteger
Champusage.total_tokensTypeinteger
Champusage.costTypenumber
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamp obligatoire, représentation ou valeur invalideÉtape suivanteCorrigez le champ indiqué de la requête.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra voyageai/rerank-3

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

voyageai/rerank-3

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "voyageai/rerank-3", "fmt": "rerank", "http": "POST", "path": "/v1/rerank", "request_model_id": "voyageai/rerank-3", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|voyageai%2Frerank-3", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Champ obligatoire, représentation ou valeur invalide", "http_status": 400, "recovery": "Corrigez le champ indiqué de la requête.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Conservez l’opération d’origine ainsi que la réponse complète ou partielle ; ne rejouez pas le POST." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "Chaque index de résultat réel, chaque relevance_score fini et chaque objet document d’origine sont conservés. Les index renvoient au tableau de documents d’origine. L’intégralité du JSON d’origine est stockée et renvoyée uniquement après le règlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. 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Sa sortie fournit des éléments de recherche notés qu’une application peut afficher ou transmettre à une étape distincte de génération de réponse.\n\nRerank 3 axé sur la qualité\nLe concepteur positionne rerank-3 comme l’édition axée sur la précision et rerank-3-lite comme l’édition destinée aux recherches sensibles à la latence. La troisième génération met à jour l’architecture principale et le mélange d’entraînement, avec des améliorations particulières sur la récupération de documents longs et de code source par rapport aux prédécesseurs 2.5 correspondants. Le fournisseur l’évalue sur la documentation technique, le code, les contenus multilingues et d’autres domaines documentaires. Ces résultats soutiennent son rôle de récupération ; choisissez l’édition à partir des questions et documents candidats qui comptent pour votre propre collection.\n\nDes documents longs avec assez de contexte\nUn candidat long peut contenir du contexte utile bien au-delà de son premier paragraphe. Fournissez une section ou un document cohérent avec son titre et les contenus environnants pertinents, afin que le modèle évalue le rapport entre la question réelle et le contenu. Pour une recherche de politique produit, conservez les titres et exceptions autour du passage d’intérêt. Si plusieurs sections récupérées proviennent de la même source, gardez leurs identifiants de document et de section ; l’application pourra alors montrer l’origine des éléments sélectionnés.\n\nLa fenêtre de contexte est partagée entre la requête et chaque candidat. Le guide actuel du concepteur indique 32 000 tokens pour cette paire, avec une requête de 8 000 tokens au maximum. Une requête de 3 000 tokens laisse donc au plus 29 000 tokens pour chaque document. Préparez l’entrée pour que son contenu essentiel tienne dans cette limite, en particulier lorsqu’un long préambule ou des textes standard répétés risquent de consommer la fenêtre. L’option de troncature documentée est activée par défaut et peut raccourcir les textes de requête ou de document trop longs avant la notation. Examinez ce qui est conservé lorsque l’emplacement des passages compte.\n\nRécupération de code et de contenus techniques\nPour l’étape de récupération d’un assistant de code, les candidats peuvent contenir des implémentations de fonctions, de la documentation API ou des explications techniques sous forme de texte. Incluez les symboles, les signatures et le contexte nécessaires pour distinguer des candidats similaires. Une requête telle que « Trouvez la fonction qui normalise les chemins tout en conservant un séparateur final » donne un comportement concret à rechercher. Ajoutez toute contrainte pertinente de langage, de plateforme ou de version. Après le classement, examinez le code sélectionné et ses dépendances avant de l’utiliser comme contexte ; un score de pertinence ne prouve pas qu’une implémentation satisfait à toutes les exigences annoncées.\n\nLes consignes définissent la pertinence\nLe modèle conserve la capacité de reclassement suivant des consignes introduite avec Rerank 2.5. Ajoutez une consigne concise avant ou après la requête lorsque l’intention de l’utilisateur nécessite une clarification. Pour la recherche de documents scientifiques, expliquez si l’accent porte sur le titre, une méthode précise ou un domaine d’application. Pour un catalogue interne, précisez si la demande concerne l’installation, le dépannage ou la compatibilité. Gardez cette consigne alignée sur la question ; des préférences supplémentaires en conflit avec la demande principale peuvent changer ce que le classement cherche à optimiser.\n\nPréparez les documents candidats et les budgets\nL’entrée est une liste de chaînes de texte. Extrayez du texte exploitable des documents sources, préservez les limites de sections significatives et conservez une table ordonnée de correspondance des dossiers avec la liste. Le concepteur autorise jusqu’à 1 000 documents dans une requête. Il fixe également un plafond global d’entrée de 600 000 tokens : le nombre de tokens de la requête multiplié par le nombre de documents, plus la somme de tous les tokens des documents. Ce plafond diffère de la limite de contexte par paire. Réduire le texte redondant de la requête permet de préserver à la fois la capacité par paire et le budget global de la requête.\n\nComptez les tokens du modèle concerné au lieu de supposer qu’un nombre de mots ou de caractères équivaut à un nombre de tokens. Pour les candidats volumineux, sélectionnez des passages cohérents ou divisez le contenu selon des titres utiles tout en conservant les informations sur la source parente. Le reclassement est surtout utile lorsque la première recherche a déjà fait ressortir des candidats plausibles : il ne peut pas classer une source manquante qui n’est jamais entrée dans la liste.\n\nRésultats classés et utilisation en aval\nLe résultat contient des scores de pertinence et des indices renvoyant aux documents d’entrée d’origine, triés par pertinence décroissante. L’option top_k limite le nombre de résultats classés renvoyés ; sinon, tous les candidats d’entrée sont renvoyés. L’interface REST du concepteur permet aussi d’inclure le texte du document. Utilisez chaque indice d’origine pour retrouver le titre, l’identifiant de source et les métadonnées nécessaires à votre application, puis présentez les éléments sélectionnés ou intégrez le texte pertinent au contexte probant d’une réponse.\n\nExaminez les premiers résultats par rapport à la question et gardez l’identité de la source visible. Un rang relatif élevé ne vérifie pas l’exactitude factuelle d’un document, et une sélection composée uniquement de mauvais candidats aura toujours un premier élément. Séparez la sélection par pertinence de la décision de savoir si les éléments retenus suffisent à répondre à l’utilisateur.\n\nMigration d’édition\nLe concepteur décrit rerank-3 comme un successeur de rerank-2.5 utilisable en remplacement direct, avec la même sémantique API et des scores calibrés sur la distribution du prédécesseur correspondant. Cette compatibilité permet de conserver une étape de récupération et une correspondance de dossiers existantes. Comparez des classements significatifs et les éventuels seuils de score sur le corpus actuel avant de vous fier à la migration. 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