Source: https://ailoot.ai/models/fr/voyageai-rerank-2-5/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/voyageai-rerank-2-5/ Language: fr # VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5 [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/voyageai-rerank-2-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/voyageai-rerank-2-5/facts.json) ## [VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5](https://ailoot.ai/models/fr/voyageai-rerank-2-5/) rerank-2.5 réordonne un ensemble fourni de candidats textuels selon leur pertinence pour une requête et des consignes facultatives en langage naturel. C’est un modèle de reclassement multilingue axé sur la qualité, avec un contexte requête-document de 32 000 tokens et des scores classés reliés aux indices des candidats originaux. - [**Ailoot Ultra · Reclassement** `POST /v1/rerank` `voyageai/rerank-2.5`](https://ailoot.ai/models/fr/voyageai-rerank-2-5/#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. rerank-2.5 est le modèle de reclassement de Voyage AI guidé par consignes, conçu pour affiner un ensemble de candidats de recherche. Il examine conjointement la requête et chaque document comme un cross-encoder, puis renvoie un ordre de pertinence. La publication du fabricant met l’accent sur le contrôle en langage naturel de ce qui compte comme pertinent, la récupération multilingue et un contexte requête-document plus long que celui de l’édition précédente rerank-2. #### Fournir au modèle les candidats à comparer L’entrée est une requête et une liste de documents textuels candidats. Il peut s’agir de passages sélectionnés par une recherche d’embeddings ou une première recherche lexicale. Le modèle de reclassement évalue le texte fourni plutôt que de créer des embeddings de corpus ; son rôle pratique est donc d’affiner les candidats déjà trouvés par la recherche initiale. Conservez l’ordre original des candidats et les identifiants de sources lors de la préparation de cette liste. Les indices renvoyés font référence à ces positions d’entrée. Pour une tâche RAG, fournissez les passages que l’étape de réponse pourrait réellement utiliser, avec le titre ou les conditions nécessaires à leur interprétation. Un document pertinent absent de l’ensemble de candidats soumis ne peut pas apparaître comme un résultat nouvellement trouvé par le reclassement. #### Préciser la notion de pertinence souhaitée Des consignes peuvent être ajoutées avant ou après la requête. La publication décrit trois rôles utiles : mettre en avant une partie particulière d’un document, privilégier un type de source et lever l’ambiguïté de la requête avec le contexte de l’application. Elles modifient la tâche de pertinence présentée au modèle. Pour une recherche technique, une consigne illustrative est « Donnez la priorité aux passages qui expliquent le comportement en cas d’échec et de récupération ; les présentations introductives sont secondaires. » Pour une collection de recherche, précisez si le titre, la méthode ou le résultat compte le plus. Pour un terme ambigu, indiquez le domaine de la recherche. Gardez la question et la consigne compatibles, afin que l’une ne demande pas un sujet large tandis que l’autre change implicitement la tâche. Ces préférences guident l’attribution des scores de pertinence. Si l’application possède des exigences d’éligibilité strictes — comme la version de source, la date ou le périmètre d’accès — préparez séparément l’ensemble des candidats éligibles. La consigne de pertinence du modèle et une restriction déterministe de collection servent des objectifs différents. #### Sortie classée et utilisation ultérieure du résultat Les résultats sont ordonnés par pertinence décroissante et comprennent un score de pertinence à virgule flottante et l’indice d’entrée original du candidat. L’option top-k sélectionne le nombre de premiers résultats à renvoyer ; sans elle, la spécification du fabricant renvoie les résultats pour tous les candidats soumis. Un réglage facultatif return-documents inclut le texte source correspondant ; sinon, la réponse contient des indices et des scores. Utilisez l’ordre pour sélectionner les passages à afficher ou à transmettre à une étape de réponse ultérieure, en conservant leur identité de source. Examinez le texte réel lors de l’évaluation du classement : le score mesure la pertinence pour la requête soumise, ce n’est ni une réponse générée ni une vérification de l’exactitude des affirmations du document. Cela rend le modèle utile pour affiner des contenus de recherche techniques, juridiques, financiers, médicaux, conversationnels et multilingues sans transformer un classement en conclusion de domaine. #### Contexte, budget total de tokens et troncature La limite documentée de requête est de 8 000 tokens, y compris les consignes placées dans la requête. La requête plus un document candidat quelconque doivent tenir dans 32 000 tokens, et la liste de documents peut contenir au plus 1 000 éléments. Le budget total est de 600 000 tokens, comptés comme les tokens de requête multipliés par le nombre de documents, plus tous les tokens des documents. Une longue consigne est donc comptée plusieurs fois dans les paires de candidats. Le nombre top-k de sortie ne modifie pas le nombre de candidats dans ce calcul des tokens d’entrée. La troncature par défaut raccourcit les requêtes ou documents trop longs pour respecter la limite de contexte ; la désactiver fait renvoyer une erreur pour une requête ou une paire trop longue. Préparez volontairement des passages contenant la réponse et gardez les conditions pertinentes dans le texte que le modèle verra. Évaluez l’ordre affiné sur des questions et consignes représentatives, puis transmettez les passages originaux sélectionnés à l’étape suivante. **Ailoot Ultra · Reclassement** `POST /v1/rerank` `voyageai/rerank-2.5` [`voyageai/rerank-2.5`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=voyageai%2Frerank-2.5&route=Ultra&caller=voyageai%2Frerank-2.5&fmt=rerank) VoyageAI by MongoDB /`voyageai/rerank-2.5` ### Premiers pas rerank-2.5 réordonne un ensemble fourni de candidats textuels selon leur pertinence pour une requête et des consignes facultatives en langage naturel. C’est un modèle de reclassement multilingue axé sur la qualité, avec un contexte requête-document de 32 000 tokens et des scores classés reliés aux indices des candidats originaux. 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` Format de sortie json | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`documents` | Type`array` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites voyageai/rerank-2.5 | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`query` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`session_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`top_n` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut— | | Champ`trace` | Type`schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`user` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`documents[].text` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`documents[].image` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **text\_rerank** · Obligatoire : query, documents array with minItems1 Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, query, documents | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`optional_controls` | Contratprovider, session\_id, top\_n, trace, user | | Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull | Cycle de vie : `synchronous` Envoyez l’identifiant 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. | 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 | | ConfigurationUltra | Barème tarifaire— | Unité de facturation/ 1K tokens | Coût Entrée **$0.0001** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Reclassement Structure officielle de requête conservée ; exemple de documentationUtilisez les données réelles de votre requête et conservez le résultat complet ```json { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "voyageai/rerank-2.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}" export AILOOT_REQUEST_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8')) if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object') p['model']='voyageai/rerank-2.5' Path('request.json').write_text(json.dumps(p,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 result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ### 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 de document d’origine sont conservés. Les index correspondent au tableau de documents d’origine. L’intégralité du JSON d’origine est enregistrée et renvoyée uniquement après le règlement. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez l’opération d’origine et la réponse complète ou partielle ; ne rejouez pas le POST. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`model` | Typestring | | Champ`id` | Typestring | | Champ`provider` | Typestring | | Champ`results[].index` | Typeinteger | | Champ`results[].relevance_score` | Typenumber | | Champ`results[].document.text` | Typestring | | Champ`results[].document.image` | Typestring | | Champ`usage.search_units` | Typeinteger | | Champ`usage.total_tokens` | Typeinteger | | Champ`usage.cost` | Typenumber | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamp obligatoire, représentation ou valeur non valide | Étape suivanteCorrigez le champ de requête indiqué. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`voyageai/rerank-2.5`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=voyageai%2Frerank-2.5&route=Ultra&caller=voyageai%2Frerank-2.5&fmt=rerank) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`voyageai/rerank-2.5`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=voyageai%2Frerank-2.5&route=Ultra&caller=voyageai%2Frerank-2.5&fmt=rerank) FAQ · VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5 Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/rerank` · `voyageai/rerank-2.5`: `text` → `rerank` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/rerank` · `voyageai/rerank-2.5`: `documents`, `model`, `provider`, `query`, `session_id`, `top_n`, `trace`, `user` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/rerank` · `voyageai/rerank-2.5`: `top_n.minimum`: `1` 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.