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Jina Reranker v2 Base Multilingual est un modèle de classement textuel pour la deuxième étape de la récupération. Donnez-lui une requête et des documents ou 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 flux augmenté par récupération. Il ne rédige pas la réponse à la requête et ne crée pas d’embeddings de documents.

Préparer la requête et les passages candidats

Rédigez la requête pour qu’elle exprime le besoin d’information. Fournissez ensuite les textes trouvés par une étape antérieure de récupération. Gardez un identifiant stable à côté de chaque candidat pour relier son score de pertinence au document, à la section ou à l’enregistrement d’origine.

Pour une recherche d’assistance, utilisez la question réelle et des extraits candidats contenant 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 mentionne simplement l’appareil peut être moins utile qu’un autre qui explique l’opération demandée. Fournissez le contenu nécessaire à la comparaison, 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 entre un paragraphe et 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 par l’étape de récupération précédente.

Évaluation des paires requête–document

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 en virgule flottante pour chaque paire correspondante. Les scores plus élevés indiquent une pertinence supérieure dans cette comparaison. Le score est un signal de classement, et non une explication générée ou une preuve que le document est vrai.

Le fabricant fournit aussi un utilitaire de reclassement renvoyant les documents ordonnés avec leurs scores. Une commande de nombre de premiers 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 flux de réponses aux questions, le modèle suivant a toujours besoin de la requête et des éléments sélectionnés ; la liste classée ne constitue pas à elle seule une réponse à la question.

Lorsque vous comparez des modifications de récupération, gardez la requête et les critères d’évaluation fixes. Examinez si les passages promus en tête contiennent réellement l’information demandée. Réglez tout seuil de filtrage à partir d’exemples de votre propre collection, au lieu de traiter un score de pertinence comme une mesure universelle d’exactitude des réponses.

Fenêtre du modèle et documents longs

Le modèle prend en charge une longueur de contexte allant jusqu’à 1 024 tokens. Son utilitaire documenté rerank() traite les documents plus longs par une fenêtre glissante, évalue séparément les morceaux 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 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 ; ces réglages exemples de l’utilitaire doivent rester distincts d’une promesse que chaque appelant ou route les utilise.

Pour un long manuel, conservez assez de texte voisin pour qu’une instruction et ses conditions apparaissent ensemble. Lors de l’évaluation du résultat, examinez la partie pertinente d’un document bien classé plutôt que de supposer que toutes ses sections répondent aussi bien à la requête.

Récupération de textes multilingues et spécialisés

Le modèle v2 est multilingue. Les exemples du fabricant classent des requêtes anglaises face à des passages anglais, allemands, espagnols, chinois et japonais. Cela permet une collection où les documents pertinents sont rédigés en plusieurs langues, sans exiger de traduire d’abord chaque candidat dans la langue de la requête.

Le périmètre documenté comprend aussi la récupération de code et le classement de représentations textuelles liées à des fonctions ou à SQL. Ces tâches restent des classements de pertinence : le modèle évalue le texte fourni. Il n’exécute pas une fonction, ne lance pas du SQL et ne produit pas un résultat d’outil simplement parce que ces types de candidats figurent dans l’ensemble récupéré.

Édition et limites pratiques

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 ; un contenu image ou vidéo exige sa propre représentation ou un modèle adapté.

L’implémentation de référence du fabricant prend en charge les scores directs et un utilitaire de classement de documents, avec une attention accélérée facultative. Ces choix d’implémentation influent sur la préparation et le traitement des entrées ; ils n’établissent pas que chaque intégration expose des commandes identiques.

Utilisez la sortie classée pour la recherche multilingue, les bases de connaissances d’assistance, la récupération de documents et la sélection d’éléments probants avant la génération. Vérifiez les premiers passages, conservez la correspondance avec les candidats d’origine et distinguez pertinence et validité factuelle. Un résultat de récupération utile met en avant les bons éléments fournis tout en laissant la tâche suivante — répondre, résumer ou décider — au flux approprié.