Source: https://ailoot.ai/models/fr/bge-reranker-v2-m3/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/bge-reranker-v2-m3/ Language: fr # bge-reranker-v2-m3 [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/bge-reranker-v2-m3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/bge-reranker-v2-m3/facts.json) ## [bge-reranker-v2-m3](https://ailoot.ai/models/fr/bge-reranker-v2-m3/) Cross-encoder multilingue de BAAI pour classer des passages candidats selon une requête. Il lit chaque paire requête–passage conjointement et renvoie un score de pertinence, affinant une présélection de recherche sans générer de réponse ni créer d’embeddings de documents. - [**Ailoot Ultra · Reclassement** `POST /v1/rerank` `bge-reranker-v2-m3`](https://ailoot.ai/models/fr/bge-reranker-v2-m3/#method-0) 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. BGE Reranker v2 M3 est un modèle de pertinence multilingue construit sur BGE-M3. Il reçoit ensemble une requête et un passage candidat et renvoie un score de leur relation. BAAI positionne cette édition comme un modèle de reclassement multilingue efficace, notamment pour la recherche en chinois et en anglais, lorsqu’une application de recherche doit affiner une liste de candidats existante. #### La pertinence d’une paire requête–passage Un cross-encoder traite les deux textes conjointement, permettant à leurs contenus d’interagir avant la production du score de pertinence. Cela diffère d’un modèle d’embeddings, qui encode les textes indépendamment pour une comparaison vectorielle réutilisable. La sortie du modèle de reclassement est un score scalaire pour une paire particulière, plutôt qu’un vecteur de document ou une réponse écrite. Utilisez le modèle après qu’une recherche initiale a sélectionné des passages plausibles. Associez la question à chaque candidat et ordonnez les candidats selon les scores obtenus. Cela concentre la comparaison plus détaillée sur une présélection gérable plutôt que de demander à un cross-encoder d’inspecter chaque passage d’une grande collection. #### L’édition v2 M3 Le concepteur identifie BGE-M3 comme modèle de base et indique la prise en charge multilingue comme caractéristique principale. Dans sa famille de modèles de reclassement v2, M3 est l’option multilingue efficace ; les variantes fondées sur Gemma et celles à sélection de couches sont des modèles distincts avec des choix d’implémentation différents. Le nom M3 ne signifie pas ici que le modèle de reclassement renvoie les embeddings denses, creux et multivecteurs du modèle d’embeddings d’origine. Cette distinction compte lors du choix du résultat requis par votre application. Sélectionnez un modèle d’embeddings pour représenter et rechercher une collection de documents. Choisissez ce modèle de reclassement lorsque vous disposez déjà de textes candidats et devez déterminer quel passage est le plus pertinent pour la requête actuelle. #### Préparer des candidats qui peuvent être classés utilement Fournissez la question réelle et le texte candidat complet nécessaire à son interprétation. Préservez les titres ou définitions proches lorsqu’ils déterminent le sens d’un passage. Dans l’exemple Transformers publié, la requête et le passage sont tokenisés ensemble avec troncature et max\_length=512. C’est un réglage d’exemple plutôt qu’une limite générale du modèle. Gardez la question et les éléments nécessaires dans le budget choisi pour la paire et vérifiez ce que la troncature supprime. Un résultat mentionnant le même produit qu’une requête peut rester non pertinent s’il traite la mauvaise opération ou condition ; préparez des exemples qui distinguent ces cas lors de l’évaluation de la qualité de récupération. Pour un assistant documentaire, gardez les identifiants des candidats avec leur texte, évaluez les paires question–passage et transmettez les passages originaux sélectionnés à l’étape de réponse. Le modèle de réponse reçoit alors les éléments de preuve plutôt qu’un score de pertinence sans sa source. Il s’agit d’un exemple de parcours de récupération ; le modèle de reclassement lui-même ne recherche pas dans une collection externe et ne rédige pas la réponse. #### Lire et normaliser les scores Le fabricant renvoie des scores bruts de pertinence, une valeur plus élevée indiquant une correspondance plus étroite. Sa normalisation facultative documentée applique une fonction sigmoïde pour placer le score entre 0 et 1. Un score normalisé présente une plage pratique, mais cette transformation à elle seule n’établit pas une probabilité calibrée que le candidat soit correct. Choisissez les seuils de classement ou de filtrage à partir de paires requête–passage représentatives de votre charge de travail. Incluez des passages partageant les mots-clés mais répondant à une autre question, ainsi que des passages pertinents avec des formulations différentes. Cela donne au seuil sélectionné un sens pour la collection recherchée. Pour un projet utilisant l’API Ailoot, définissez ce que le contexte final doit contenir et combien de candidats peuvent être examinés efficacement. Le résultat utile est un ensemble d’éléments mieux ordonné pour l’étape applicative suivante. Gardez la sortie de pertinence de cette édition distincte des embeddings de documents, de la prose générée et des réglages de sélection de couches documentés pour d’autres modèles de reclassement. **Ailoot Ultra · Reclassement** `POST /v1/rerank` `bge-reranker-v2-m3` [`bge-reranker-v2-m3`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=bge-reranker-v2-m3&route=Ultra&caller=bge-reranker-v2-m3&fmt=rerank) BAAI /`bge-reranker-v2-m3` ### Premiers pas Cross-encoder multilingue de BAAI pour classer des passages candidats selon une requête. Il lit chaque paire requête–passage conjointement et renvoie un score de pertinence, affinant une présélection de recherche sans générer de réponse ni créer d’embeddings de documents. Entrées acceptées Texte Résultats Résultats classés ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Reclassement** `POST /v1/rerank` Types d’entrée `text` Types de sortie `rerank` | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites bge-reranker-v2-m3 | Par défaut— | | Champ`query` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`documents` | Type`array` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, documents | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`material_conditions` | ContratRenseignez votre requête réelle et un tableau non vide des documents texte d’origine. Les index 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}` ### 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. | Configuration | Barème tarifaire | Unité de facturation | Coût | | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base par jeton | Barème tarifaireTarif de base | Unité 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 | | Configurationtotal de jetons | Barème tarifaire— | Unité de facturation/ 1K tokens | Coût Entrée · total de jetons **$0.00004** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Reclassement Utilisez les données d’entrée réelles et conservez le résultat complet ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}" export AILOOT_QUERY : "${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}" export AILOOT_DOCUMENTS_JSON python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path request={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'} request['query']=os.environ['AILOOT_QUERY'] request['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON']) Path('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin # Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again. ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Reclassement Résultat JSON natif d’origine complet avec le modèle de réponse configuré, les index des documents d’origine, les scores de pertinence, les chaînes des documents et l’utilisation native des tokens. Conservez chaque résultat réel et chaque champ d’utilisation. - `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content` - `GET /v1/media/assets` - `GET /v1/media/assets/{asset_id}` ##### Conserver tous les résultats terminés 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. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez la valeur réelle de X-Client-Request-ID et la réponse complète. Consultez les ressources d’origine vous appartenant et leurs URL signées exactes de contenu ; ne soumettez jamais à nouveau une création incertaine. Champs de la réponse | Champ | Type | Signification | | --- | --- | --- | | Champ`model` | Typestring | SignificationModèle de réponse exact requis par le composant de traitement configuré dans Source. | | Champ`results[].index` | Typeinteger | SignificationIndex unique du document d’entrée d’origine. | | Champ`results[].relevance_score` | Typenumber | SignificationScore de pertinence fini. | | Champ`results[].document` | Typestring | SignificationDocument texte d’origine requis par ce composant configuré de traitement des réponses. | | Champ`usage.total_tokens` | Typeinteger | SignificationNombre natif de tokens fini et non négatif requis par le tarif actuellement accepté. | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionLe corps JSON ou l’identifiant canonique explicite du modèle n’est pas valide. | Étape suivanteConservez la réponse et corrigez le champ de requête indiqué. | | Réponse401 · `authentication_error` | ConditionLa clé API Ailoot n’est pas valide. | Étape suivanteUtilisez votre clé API Ailoot autorisée. | | Réponse403 · `permission_error` | ConditionLe groupe de la clé n’autorise pas cette méthode. | Étape suivanteConservez les détails de l’erreur renvoyés. | | Réponse404 · `not_found_error` | ConditionLa méthode sélectionnée ne dispose d’aucune route autorisée. | Étape suivanteConservez les détails de l’erreur renvoyés. | | Réponse422 · `price_unavailable` | ConditionLe tarif accepté ne permet pas d’obtenir la quantité d’entrée ou la borne requise. | Étape suivanteConservez la réponse ; utilisez la représentation d’entrée requise par le tarif accepté. | | Réponse503 · `` | ConditionLe stockage, la route, le tarif de la méthode ou la réservation requis ne sont pas disponibles. | 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 nécessite une vérification. | Étape suivanteConservez l’identifiant réel de la requête et la réponse d’origine. Consultez l’enregistrement existant vous appartenant ; ne soumettez pas à nouveau la création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`bge-reranker-v2-m3`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=bge-reranker-v2-m3&route=Ultra&caller=bge-reranker-v2-m3&fmt=rerank) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`bge-reranker-v2-m3`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=bge-reranker-v2-m3&route=Ultra&caller=bge-reranker-v2-m3&fmt=rerank) FAQ · bge-reranker-v2-m3 Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/rerank` · `bge-reranker-v2-m3`: `text` → `rerank` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/rerank` · `bge-reranker-v2-m3`: `model`, `query`, `documents` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.