Cohere: Rerank 4 Pro

Cohere Rerank 4 Pro est le modèle axé sur la qualité de la famille Rerank 4 de Cohere. Il évalue les documents candidats par rapport à une requête et retourne leur classement et leurs scores de pertinence. Le modèle vise les tâches de récupération complexes, notamment les documents multilingues et l’information semi-structurée. Il s’insère dans un flux de recherche ou de récupération augmentée après la collecte des candidats par un système existant : son résultat aide à choisir les passages à afficher ou à fournir comme éléments probants à l’étape suivante.

L’identifiant du producteur est rerank-v4.0-pro, distinct de rerank-v4.0-fast et de rerank-v3.5. Pro vise les cas complexes où la qualité de récupération est prioritaire, tandis que Fast cible une latence plus faible et un débit supérieur. Les deux éditions Rerank 4 utilisent un contexte de 32 768 jetons. La requête et un document candidat partagent ce budget; il ne s’agit ni d’une fenêtre complète distincte pour chaque champ d’entrée ni d’une limite sur l’ensemble du corpus de recherche stocké.

Fournissez une requête claire et la liste des chaînes de texte candidates. Chaque résultat retourné comprend l’index du document original et un score de pertinence, et top_n peut sélectionner le nombre de résultats classés à retourner; sans ce paramètre, le producteur retourne tous les résultats. Conservez un identifiant de source avec chaque entrée pour relier le classement au passage exact. Pour une question de soutien, demandez les conditions requises et fournissez les sections candidates des politiques plutôt que d’attendre du reclasseur qu’il trouve des politiques absentes de la liste.

Le modèle prend en charge plus de 100 langues et peut reclasser du contenu en anglais et dans d’autres langues. Pour une requête comportant plusieurs exigences, précisez les conditions qui rendent un passage utile, comme le produit, la situation et la procédure nécessaire. Pour les fiches semi-structurées, Cohere recommande des chaînes YAML plutôt que des objets bruts dans la liste de documents V2. Placez les champs significatifs, comme le titre et le contenu, dans un ordre délibéré, car la troncature peut supprimer les derniers champs. Cette préparation convient aux fiches de produits, aux messages et aux métadonnées documentaires ainsi qu’au texte courant.

Le guide de préparation propre au modèle limite la requête Rerank 4 aux 16 384 premiers jetons. Il décrit le traitement des documents plus longs par segments qui partagent le contexte de 32 768 jetons avec la requête et les jetons réservés. La référence V2 actuelle fixe séparément max_tokens_per_doc à 4 096 par défaut et indique que les chaînes de documents plus longues sont tronquées à cette valeur. Traitez la fenêtre du modèle et la troncature des documents de la requête du producteur comme deux contrôles différents. Préparez des passages concis et pertinents ou choisissez un budget documentaire approprié au lieu de supposer que chaque longue source est toujours lue intégralement.

Pour les performances recommandées des requêtes, Cohere déconseille d’envoyer plus de 1 000 documents à la fois. Conservez les identifiants des candidats lorsque vous divisez une liste plus grande en groupes gérables. Les scores de pertinence sont normalisés entre 0 et 1, mais dépendent de la requête et des candidats; ils ne mesurent pas de façon linéaire l’exactitude factuelle. Utilisez le classement comme principal résultat de récupération. Si vous filtrez selon un seuil de score, établissez-le avec des requêtes représentatives et des passages à la limite de la pertinence issus du domaine réel plutôt que de supposer un seuil universel.

Un livrable final utile est une liste de candidats classés comprenant les identifiants de sources et les scores, prête pour un résultat de recherche ou une étape de sélection de preuves. Un document dont le score de pertinence est élevé peut quand même contenir des informations périmées ou incorrectes : conservez donc sa source et son contenu pour l’étape qui l’utilise. Le rôle de Pro est d’évaluer la pertinence, et non de rédiger une réponse libre ou de générer des plongements. Gardez l’édition Pro exacte associée au résultat lorsque vous comparez ou affinez un flux de récupération.