Jina Reranker v2 Base Multilingual est un modèle de classement textuel pour la deuxième étape de récupération. Donnez-lui une requête et des documents ou des passages candidats; il évalue chaque paire requête–document et renvoie un score de pertinence. Le résultat utile est un ensemble de candidats mieux ordonné pour la recherche ou un processus augmenté par récupération. Il ne rédige pas la réponse à la requête et ne crée pas de représentations vectorielles des documents.
Rédigez la requête de manière à exprimer le besoin d’information. Fournissez ensuite les textes trouvés par une étape de récupération antérieure. Gardez un identifiant stable à côté de chaque candidat pour relier son score de pertinence au document, à la section ou au dossier original.
Pour une recherche de soutien, utilisez la question réelle et des extraits candidats qui contiennent la procédure pertinente. Une requête sur la réinitialisation d’un appareil précis doit être associée à des passages conservant le nom de l’appareil, sa version et les conditions de réinitialisation. Un passage qui ne fait que mentionner l’appareil peut être moins utile qu’un passage expliquant l’opération demandée. Fournissez le contenu que le modèle doit comparer plutôt qu’un simple titre de document.
Utilisez des passages cohérents. Un en-tête de tableau, une définition ou une exception peut modifier le lien d’un paragraphe avec la requête; ne le retirez donc pas simplement pour rendre tous les candidats aussi courts. Le reclasseur évalue les candidats fournis; il ne peut pas retrouver un document pertinent omis à l’étape de récupération précédente.
Il s’agit d’un encodeur croisé : la requête et un texte candidat sont traités ensemble. L’interface d’évaluation directe renvoie un score de pertinence à virgule flottante pour chaque paire correspondante. Des scores plus élevés indiquent une plus grande pertinence dans cette comparaison. Le score est un signal de classement plutôt qu’une explication générée ou une preuve de véracité du document.
Le fabricant fournit aussi un utilitaire de reclassement qui renvoie les documents ordonnés avec leurs scores. Une commande de meilleurs résultats sélectionne le nombre de candidats classés à conserver. Préservez leurs identifiants et leur texte lorsque vous les transmettez à l’étape suivante. Pour un processus de questions-réponses, le modèle suivant a encore besoin de la requête et des éléments sélectionnés; la liste classée elle-même n’est pas une réponse à la question.
Lorsque vous comparez des changements de récupération, gardez la requête et les critères d’évaluation fixes. Examinez si les passages promus en tête contiennent réellement les renseignements demandés. Définissez tout seuil de filtrage à l’aide d’exemples de votre collection plutôt que de traiter un score de pertinence comme une mesure universelle de l’exactitude d’une réponse.
Le modèle prend en charge une longueur de contexte allant jusqu’à 1 024 jetons. Son utilitaire documenté rerank() traite les documents plus longs avec une fenêtre glissante, évalue les morceaux séparément et les combine en résultats au niveau du document. Le découpage est un comportement de cet utilitaire; il ne doit pas être confondu avec une entrée unique du modèle dotée d’une fenêtre de contexte illimitée.
L’utilitaire expose des commandes de longueur de requête et de longueur de bloc, ainsi qu’un réglage de chevauchement. Son chevauchement par défaut documenté est de 80. L’exemple d’utilisation publié précise une longueur maximale de requête de 512 et une longueur de bloc de 1 024; il s’agit de réglages d’exemple de l’utilitaire, à distinguer d’une promesse que tous les appelants ou toutes les routes les utilisent.
Pour un long manuel, conservez suffisamment de texte voisin pour qu’une consigne et ses conditions apparaissent ensemble. Lors de l’évaluation, examinez la partie pertinente d’un document bien classé plutôt que de supposer que toutes ses sections répondent aussi bien à la requête.
Le modèle v2 est multilingue. Les exemples du fabricant classent des requêtes anglaises par rapport à des passages en anglais, en allemand, en espagnol, en chinois et en japonais. Cela permet une collection dont les documents pertinents sont rédigés dans plusieurs langues sans devoir traduire chaque candidat dans la langue de la requête au préalable.
Les tâches documentées comprennent aussi la récupération de code et le classement de représentations textuelles liées à des fonctions ou à SQL. Il s’agit toujours de tâches de classement par pertinence : le modèle évalue le texte fourni. Il n’exécute pas une fonction, ne lance pas SQL et ne produit pas un résultat d’outil simplement parce que ces types de candidats se trouvent dans l’ensemble récupéré.
Distinguez ce profil v2 Base Multilingual du reclasseur antérieur de Jina limité à l’anglais, de Jina Reranker v3 et des profils de reclassement multimodal. Ce sont des modèles différents, avec des caractéristiques de tâches et d’entrées différentes. L’entrée de ce profil consiste en paires requête–texte; le contenu image ou vidéo exige une représentation ou un modèle adapté.
L’implémentation de référence du fabricant prend en charge les scores directs et un utilitaire de classement documentaire, avec une attention accélérée facultative. Ces choix d’implémentation influent sur la préparation et le traitement des entrées; ils n’établissent pas que toutes les intégrations exposent des commandes identiques.
Utilisez la sortie classée pour la recherche multilingue, les bases de connaissances de soutien, la récupération documentaire et la sélection d’éléments probants avant la génération. Examinez les meilleurs passages, gardez la correspondance avec les candidats originaux et distinguez la pertinence de la validité factuelle. Un résultat de récupération utile met de l’avant les bons éléments fournis tout en laissant la tâche suivante — répondre, résumer ou décider — au processus approprié.
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Une requête sur la réinitialisation d’un appareil précis doit être associée à des passages conservant le nom de l’appareil, sa version et les conditions de réinitialisation. Un passage qui ne fait que mentionner l’appareil peut être moins utile qu’un passage expliquant l’opération demandée. Fournissez le contenu que le modèle doit comparer plutôt qu’un simple titre de document.\n\nUtilisez des passages cohérents. Un en-tête de tableau, une définition ou une exception peut modifier le lien d’un paragraphe avec la requête; ne le retirez donc pas simplement pour rendre tous les candidats aussi courts. Le reclasseur évalue les candidats fournis; il ne peut pas retrouver un document pertinent omis à l’étape de récupération précédente.\n\n### Évaluation des paires requête–document\n\nIl s’agit d’un encodeur croisé : la requête et un texte candidat sont traités ensemble. L’interface d’évaluation directe renvoie un score de pertinence à virgule flottante pour chaque paire correspondante. Des scores plus élevés indiquent une plus grande pertinence dans cette comparaison. Le score est un signal de classement plutôt qu’une explication générée ou une preuve de véracité du document.\n\nLe fabricant fournit aussi un utilitaire de reclassement qui renvoie les documents ordonnés avec leurs scores. Une commande de meilleurs résultats sélectionne le nombre de candidats classés à conserver. Préservez leurs identifiants et leur texte lorsque vous les transmettez à l’étape suivante. Pour un processus de questions-réponses, le modèle suivant a encore besoin de la requête et des éléments sélectionnés; la liste classée elle-même n’est pas une réponse à la question.\n\nLorsque vous comparez des changements de récupération, gardez la requête et les critères d’évaluation fixes. Examinez si les passages promus en tête contiennent réellement les renseignements demandés. Définissez tout seuil de filtrage à l’aide d’exemples de votre collection plutôt que de traiter un score de pertinence comme une mesure universelle de l’exactitude d’une réponse.\n\n### Fenêtre du modèle et documents plus longs\n\nLe modèle prend en charge une longueur de contexte allant jusqu’à 1 024 jetons. Son utilitaire documenté `rerank()` traite les documents plus longs avec une fenêtre glissante, évalue les morceaux séparément et les combine en résultats au niveau du document. Le découpage est un comportement de cet utilitaire; il ne doit pas être confondu avec une entrée unique du modèle dotée d’une fenêtre de contexte illimitée.\n\nL’utilitaire expose des commandes de longueur de requête et de longueur de bloc, ainsi qu’un réglage de chevauchement. Son chevauchement par défaut documenté est de 80. L’exemple d’utilisation publié précise une longueur maximale de requête de 512 et une longueur de bloc de 1 024; il s’agit de réglages d’exemple de l’utilitaire, à distinguer d’une promesse que tous les appelants ou toutes les routes les utilisent.\n\nPour un long manuel, conservez suffisamment de texte voisin pour qu’une consigne et ses conditions apparaissent ensemble. Lors de l’évaluation, examinez la partie pertinente d’un document bien classé plutôt que de supposer que toutes ses sections répondent aussi bien à la requête.\n\n### Récupération textuelle multilingue et spécialisée\n\nLe modèle v2 est multilingue. Les exemples du fabricant classent des requêtes anglaises par rapport à des passages en anglais, en allemand, en espagnol, en chinois et en japonais. Cela permet une collection dont les documents pertinents sont rédigés dans plusieurs langues sans devoir traduire chaque candidat dans la langue de la requête au préalable.\n\nLes tâches documentées comprennent aussi la récupération de code et le classement de représentations textuelles liées à des fonctions ou à SQL. Il s’agit toujours de tâches de classement par pertinence : le modèle évalue le texte fourni. Il n’exécute pas une fonction, ne lance pas SQL et ne produit pas un résultat d’outil simplement parce que ces types de candidats se trouvent dans l’ensemble récupéré.\n\n### Édition et limites pratiques\n\nDistinguez ce profil v2 Base Multilingual du reclasseur antérieur de Jina limité à l’anglais, de Jina Reranker v3 et des profils de reclassement multimodal. Ce sont des modèles différents, avec des caractéristiques de tâches et d’entrées différentes. L’entrée de ce profil consiste en paires requête–texte; le contenu image ou vidéo exige une représentation ou un modèle adapté.\n\nL’implémentation de référence du fabricant prend en charge les scores directs et un utilitaire de classement documentaire, avec une attention accélérée facultative. Ces choix d’implémentation influent sur la préparation et le traitement des entrées; ils n’établissent pas que toutes les intégrations exposent des commandes identiques.\n\nUtilisez la sortie classée pour la recherche multilingue, les bases de connaissances de soutien, la récupération documentaire et la sélection d’éléments probants avant la génération. Examinez les meilleurs passages, gardez la correspondance avec les candidats originaux et distinguez la pertinence de la validité factuelle. Un résultat de récupération utile met de l’avant les bons éléments fournis tout en laissant la tâche suivante — répondre, résumer ou décider — au processus approprié.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "fa252bdae83f91bd778bfa71bab6c7dff618a6dc00743d630d46ce90e9909ca3", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "fr-ca", "methods": [ { "html": "jina-reranker-v2-base-multilingualJina Reranker v2 Base Multilingual évalue une requête par rapport à des textes candidats et les classe par pertinence. Son encodeur croisé traite la récupération multilingue, tandis que l’utilitaire de reclassement du fabricant découpe les documents plus longs autour d’une fenêtre de modèle de 1 024 jetons.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Jina Reranker v2 Base Multilingual est un modèle de classement textuel pour la deuxième étape de récupération. Donnez-lui une requête et des documents ou des passages candidats; il évalue chaque paire requête–document et renvoie un score de pertinence. Le résultat utile est un ensemble de candidats mieux ordonné pour la recherche ou un processus augmenté par récupération. Il ne rédige pas la réponse à la requête et ne crée pas de représentations vectorielles des documents.
Rédigez la requête de manière à exprimer le besoin d’information. Fournissez ensuite les textes trouvés par une étape de récupération antérieure. Gardez un identifiant stable à côté de chaque candidat pour relier son score de pertinence au document, à la section ou au dossier original.
Pour une recherche de soutien, utilisez la question réelle et des extraits candidats qui contiennent la procédure pertinente. Une requête sur la réinitialisation d’un appareil précis doit être associée à des passages conservant le nom de l’appareil, sa version et les conditions de réinitialisation. Un passage qui ne fait que mentionner l’appareil peut être moins utile qu’un passage expliquant l’opération demandée. Fournissez le contenu que le modèle doit comparer plutôt qu’un simple titre de document.
Utilisez des passages cohérents. Un en-tête de tableau, une définition ou une exception peut modifier le lien d’un paragraphe avec la requête; ne le retirez donc pas simplement pour rendre tous les candidats aussi courts. Le reclasseur évalue les candidats fournis; il ne peut pas retrouver un document pertinent omis à l’étape de récupération précédente.
Il s’agit d’un encodeur croisé : la requête et un texte candidat sont traités ensemble. L’interface d’évaluation directe renvoie un score de pertinence à virgule flottante pour chaque paire correspondante. Des scores plus élevés indiquent une plus grande pertinence dans cette comparaison. Le score est un signal de classement plutôt qu’une explication générée ou une preuve de véracité du document.
Le fabricant fournit aussi un utilitaire de reclassement qui renvoie les documents ordonnés avec leurs scores. Une commande de meilleurs résultats sélectionne le nombre de candidats classés à conserver. Préservez leurs identifiants et leur texte lorsque vous les transmettez à l’étape suivante. Pour un processus de questions-réponses, le modèle suivant a encore besoin de la requête et des éléments sélectionnés; la liste classée elle-même n’est pas une réponse à la question.
Lorsque vous comparez des changements de récupération, gardez la requête et les critères d’évaluation fixes. Examinez si les passages promus en tête contiennent réellement les renseignements demandés. Définissez tout seuil de filtrage à l’aide d’exemples de votre collection plutôt que de traiter un score de pertinence comme une mesure universelle de l’exactitude d’une réponse.
Le modèle prend en charge une longueur de contexte allant jusqu’à 1 024 jetons. Son utilitaire documenté rerank() traite les documents plus longs avec une fenêtre glissante, évalue les morceaux séparément et les combine en résultats au niveau du document. Le découpage est un comportement de cet utilitaire; il ne doit pas être confondu avec une entrée unique du modèle dotée d’une fenêtre de contexte illimitée.
L’utilitaire expose des commandes de longueur de requête et de longueur de bloc, ainsi qu’un réglage de chevauchement. Son chevauchement par défaut documenté est de 80. L’exemple d’utilisation publié précise une longueur maximale de requête de 512 et une longueur de bloc de 1 024; il s’agit de réglages d’exemple de l’utilitaire, à distinguer d’une promesse que tous les appelants ou toutes les routes les utilisent.
Pour un long manuel, conservez suffisamment de texte voisin pour qu’une consigne et ses conditions apparaissent ensemble. Lors de l’évaluation, examinez la partie pertinente d’un document bien classé plutôt que de supposer que toutes ses sections répondent aussi bien à la requête.
Le modèle v2 est multilingue. Les exemples du fabricant classent des requêtes anglaises par rapport à des passages en anglais, en allemand, en espagnol, en chinois et en japonais. Cela permet une collection dont les documents pertinents sont rédigés dans plusieurs langues sans devoir traduire chaque candidat dans la langue de la requête au préalable.
Les tâches documentées comprennent aussi la récupération de code et le classement de représentations textuelles liées à des fonctions ou à SQL. Il s’agit toujours de tâches de classement par pertinence : le modèle évalue le texte fourni. Il n’exécute pas une fonction, ne lance pas SQL et ne produit pas un résultat d’outil simplement parce que ces types de candidats se trouvent dans l’ensemble récupéré.
Distinguez ce profil v2 Base Multilingual du reclasseur antérieur de Jina limité à l’anglais, de Jina Reranker v3 et des profils de reclassement multimodal. Ce sont des modèles différents, avec des caractéristiques de tâches et d’entrées différentes. L’entrée de ce profil consiste en paires requête–texte; le contenu image ou vidéo exige une représentation ou un modèle adapté.
L’implémentation de référence du fabricant prend en charge les scores directs et un utilitaire de classement documentaire, avec une attention accélérée facultative. Ces choix d’implémentation influent sur la préparation et le traitement des entrées; ils n’établissent pas que toutes les intégrations exposent des commandes identiques.
Utilisez la sortie classée pour la recherche multilingue, les bases de connaissances de soutien, la récupération documentaire et la sélection d’éléments probants avant la génération. Examinez les meilleurs passages, gardez la correspondance avec les candidats originaux et distinguez la pertinence de la validité factuelle. Un résultat de récupération utile met de l’avant les bons éléments fournis tout en laissant la tâche suivante — répondre, résumer ou décider — au processus approprié.
POST /v1/reranktextrerank| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites jina-reranker-v2-base-multilingual | Par défaut— |
Champquery | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champdocuments | Typearray | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, documents |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrematerial_conditions | ContratDéfinissez votre requête réelle et un tableau non vide des documents texte d’origine. Les indices des résultats renvoient à ce tableau d’origine. |
Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Unité de facturation | Coût |
|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Unité de facturation— | Coût Entrée · Jetons en entrée — / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie — / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| Configurationtotal de jetons | Barème tarifaire— | Unité de facturation/ 1K jetons | Coût Entrée · total de jetons $0.0001 / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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.\nRésultat JSON natif d’origine complet avec le modèle de réponse configuré, les indices de documents d’origine, les scores de pertinence, les chaînes de documents et l’utilisation native de jetons. Conservez chaque résultat réel et chaque champ d’utilisation.
GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez la réponse complète et les en-têtes, chaque sortie effective, les identifiants initialement renvoyés et tous les champs d’utilisation. Récupérez l’opération d’origine sans soumettre à nouveau sa création.
Conservez le X-Client-Request-ID réel et la réponse complète. Consultez les ressources d’origine appartenant à votre compte et leurs URL exactes de contenu signées; ne soumettez jamais de nouveau une création incertaine.
| Champ | Type | Signification |
|---|---|---|
Champmodel | Typestring | SignificationModèle de réponse exact requis par le composant de traitement configuré de la source. |
Champresults[].index | Typeinteger | SignificationIndice unique du document d’entrée d’origine. |
Champresults[].relevance_score | Typenumber | SignificationScore de pertinence fini. |
Champresults[].document | Typestring | SignificationDocument texte d’origine requis par ce composant configuré de traitement des réponses. |
Champusage.total_tokens | Typeinteger | SignificationNombre natif de jetons fini et non négatif requis par le tarif accepté en vigueur. |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionLe corps JSON ou l’identifiant canonique explicite du modèle est invalide. | Étape suivanteConservez la réponse et corrigez le champ de demande indiqué. |
Réponse401 · authentication_error | ConditionLa clé API Ailoot est invalide. | Étape suivanteUtilisez votre clé API Ailoot autorisée. |
Réponse403 · permission_error | ConditionLe groupe de la clé n’autorise pas cette méthode. | Étape suivanteConservez les détails d’erreur retournés. |
Réponse404 · not_found_error | ConditionLa méthode sélectionnée ne possède aucune route autorisée. | Étape suivanteConservez les détails d’erreur retournés. |
Réponse422 · price_unavailable | ConditionLe tarif accepté ne peut pas obtenir la quantité d’entrée ou la borne dont il a besoin. | Étape suivanteConservez la réponse; utilisez la représentation d’entrée exigée par le tarif accepté. |
Réponse503 · | ConditionLe stockage, la route, le tarif de la méthode ou la réservation requis n’est pas disponible. | Étape suivanteConservez la réponse d’origine complète. Une réservation incertaine n’autorise pas une nouvelle soumission. |
Réponse502 · billing_requires_check | ConditionLe résultat d’origine, l’utilisation ou le règlement doit être vérifié. | Étape suivanteConservez l’identifiant réel de demande et la réponse d’origine. Consultez l’enregistrement existant appartenant à votre compte; ne soumettez pas de nouveau la demande de création. |
Ailoot Ultra jina-reranker-v2-base-multilingual
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.