Jina Reranker v2 Base Multilingual è un modello di ordinamento testuale per la seconda fase del recupero. Fornisci una query e documenti o passaggi candidati; valuta ogni coppia query–documento e restituisce un punteggio di pertinenza. Il risultato utile è un insieme di candidati meglio ordinato per la ricerca o un flusso aumentato dal recupero. Non scrive la risposta alla query né crea embedding dei documenti.
Scrivi la query in modo che esprima l’esigenza informativa. Poi fornisci i testi trovati da un precedente passaggio di recupero. Mantieni un identificatore stabile accanto a ogni candidato, così il suo punteggio di pertinenza potrà essere collegato al documento, alla sezione o al record originale.
Per una ricerca di assistenza, usa la domanda effettiva e gli estratti candidati contenenti la procedura pertinente. Una query sul ripristino di un dispositivo specifico deve essere abbinata a passaggi che conservino nome del dispositivo, versione e condizioni di ripristino. Un passaggio che si limita a menzionare il dispositivo può essere meno utile di uno che spiega l’operazione richiesta. Fornisci il contenuto necessario al confronto del modello, anziché soltanto il titolo di un documento.
Usa passaggi coerenti. Un’intestazione di tabella, una definizione o un’eccezione possono cambiare la relazione di un paragrafo con la query: non eliminarli soltanto per rendere tutti i candidati ugualmente brevi. Il reranker valuta i candidati forniti; non può recuperare un documento pertinente omesso dalla fase di recupero precedente.
Si tratta di un cross-encoder: la query e un testo candidato vengono elaborati insieme. L’interfaccia di punteggio diretto restituisce un punteggio di pertinenza in virgola mobile per ogni coppia corrispondente. Punteggi più alti indicano maggiore pertinenza in quel confronto. Il punteggio è un segnale di ordinamento, anziché una spiegazione generata o una prova della verità del documento.
Il produttore fornisce anche una funzione di supporto al reranking che restituisce documenti ordinati con i relativi punteggi. Un controllo dei risultati principali seleziona quanti candidati ordinati conservare. Mantieni i loro identificatori e il testo quando li trasmetti alla fase successiva. Per un flusso di risposta a domande, il modello successivo necessita ancora della query e delle prove selezionate; l’elenco ordinato di per sé non costituisce una risposta alla domanda.
Quando confronti modifiche al recupero, mantieni fissi la query e i criteri di valutazione. Esamina se i passaggi promossi in cima contengono effettivamente le informazioni richieste. Imposta qualsiasi soglia di filtraggio usando esempi della tua raccolta, anziché considerare un punteggio di pertinenza una misura universale della correttezza della risposta.
Il modello supporta una lunghezza del contesto fino a 1.024 token. La funzione documentata rerank() gestisce documenti più lunghi con un approccio a finestra scorrevole, assegna punteggi separati alle parti e le combina in risultati a livello di documento. La suddivisione in blocchi è un comportamento di tale funzione; non va confusa con un singolo input del modello dotato di una finestra di contesto illimitata.
La funzione espone controlli per la lunghezza della query e dei blocchi e un’impostazione di sovrapposizione. La sovrapposizione predefinita documentata è 80. L’esempio d’uso pubblicato specifica una lunghezza massima della query di 512 e una lunghezza del blocco di 1.024; queste sono impostazioni esemplificative della funzione, da mantenere distinte da una promessa che ogni chiamante o route le usi.
Per un manuale lungo, conserva abbastanza testo vicino affinché un’istruzione e le sue condizioni compaiano insieme. Quando valuti il risultato, esamina la porzione pertinente di un documento classificato in alto, anziché presumere che ogni sua sezione risponda alla query altrettanto bene.
Il modello v2 è multilingue. Gli esempi del produttore ordinano query in inglese rispetto a passaggi in inglese, tedesco, spagnolo, cinese e giapponese. Questo supporta una raccolta in cui il materiale pertinente è scritto in più lingue, senza richiedere prima la traduzione di ogni candidato nella lingua della query.
L’ambito documentato dei compiti include anche il recupero di codice e l’ordinamento di rappresentazioni testuali relative a funzioni o SQL. Rimangono compiti di ordinamento per pertinenza: il modello valuta il testo fornito. Non esegue una funzione, non lancia SQL e non produce il risultato di uno strumento soltanto perché questi tipi di candidati compaiono nell’insieme di recupero.
Mantieni questo profilo v2 Base Multilingual distinto dal precedente reranker di Jina solo in inglese, da Jina Reranker v3 e dai profili di reranking multimodale. Sono modelli diversi con caratteristiche diverse dei compiti e degli input. L’input di questo profilo è costituito da coppie query–testo; il contenuto di immagini o video necessita di una propria rappresentazione o di un modello adatti.
L’implementazione di riferimento del produttore supporta punteggi diretti e una funzione di ordinamento dei documenti, con attenzione accelerata facoltativa. Queste scelte di implementazione influenzano il modo in cui gli input vengono preparati ed elaborati; non stabiliscono che ogni integrazione esponga controlli identici.
Usa l’output ordinato per ricerca multilingue, basi di conoscenza di assistenza, recupero di documenti e selezione delle prove prima della generazione. Verifica i passaggi principali, conserva la mappatura originale dei candidati e distingui la pertinenza dalla validità fattuale. Un risultato utile di recupero porta in primo piano le prove corrette tra quelle fornite, lasciando il compito successivo — rispondere, riassumere o decidere — al flusso appropriato.
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Una query sul ripristino di un dispositivo specifico deve essere abbinata a passaggi che conservino nome del dispositivo, versione e condizioni di ripristino. Un passaggio che si limita a menzionare il dispositivo può essere meno utile di uno che spiega l’operazione richiesta. Fornisci il contenuto necessario al confronto del modello, anziché soltanto il titolo di un documento.\n\nUsa passaggi coerenti. Un’intestazione di tabella, una definizione o un’eccezione possono cambiare la relazione di un paragrafo con la query: non eliminarli soltanto per rendere tutti i candidati ugualmente brevi. Il reranker valuta i candidati forniti; non può recuperare un documento pertinente omesso dalla fase di recupero precedente.\n\n### Punteggio query–documento\n\nSi tratta di un cross-encoder: la query e un testo candidato vengono elaborati insieme. L’interfaccia di punteggio diretto restituisce un punteggio di pertinenza in virgola mobile per ogni coppia corrispondente. Punteggi più alti indicano maggiore pertinenza in quel confronto. Il punteggio è un segnale di ordinamento, anziché una spiegazione generata o una prova della verità del documento.\n\nIl produttore fornisce anche una funzione di supporto al reranking che restituisce documenti ordinati con i relativi punteggi. Un controllo dei risultati principali seleziona quanti candidati ordinati conservare. Mantieni i loro identificatori e il testo quando li trasmetti alla fase successiva. Per un flusso di risposta a domande, il modello successivo necessita ancora della query e delle prove selezionate; l’elenco ordinato di per sé non costituisce una risposta alla domanda.\n\nQuando confronti modifiche al recupero, mantieni fissi la query e i criteri di valutazione. Esamina se i passaggi promossi in cima contengono effettivamente le informazioni richieste. Imposta qualsiasi soglia di filtraggio usando esempi della tua raccolta, anziché considerare un punteggio di pertinenza una misura universale della correttezza della risposta.\n\n### Finestra del modello e documenti più lunghi\n\nIl modello supporta una lunghezza del contesto fino a 1.024 token. La funzione documentata `rerank()` gestisce documenti più lunghi con un approccio a finestra scorrevole, assegna punteggi separati alle parti e le combina in risultati a livello di documento. La suddivisione in blocchi è un comportamento di tale funzione; non va confusa con un singolo input del modello dotato di una finestra di contesto illimitata.\n\nLa funzione espone controlli per la lunghezza della query e dei blocchi e un’impostazione di sovrapposizione. La sovrapposizione predefinita documentata è 80. L’esempio d’uso pubblicato specifica una lunghezza massima della query di 512 e una lunghezza del blocco di 1.024; queste sono impostazioni esemplificative della funzione, da mantenere distinte da una promessa che ogni chiamante o route le usi.\n\nPer un manuale lungo, conserva abbastanza testo vicino affinché un’istruzione e le sue condizioni compaiano insieme. Quando valuti il risultato, esamina la porzione pertinente di un documento classificato in alto, anziché presumere che ogni sua sezione risponda alla query altrettanto bene.\n\n### Recupero testuale multilingue e specializzato\n\nIl modello v2 è multilingue. Gli esempi del produttore ordinano query in inglese rispetto a passaggi in inglese, tedesco, spagnolo, cinese e giapponese. Questo supporta una raccolta in cui il materiale pertinente è scritto in più lingue, senza richiedere prima la traduzione di ogni candidato nella lingua della query.\n\nL’ambito documentato dei compiti include anche il recupero di codice e l’ordinamento di rappresentazioni testuali relative a funzioni o SQL. Rimangono compiti di ordinamento per pertinenza: il modello valuta il testo fornito. Non esegue una funzione, non lancia SQL e non produce il risultato di uno strumento soltanto perché questi tipi di candidati compaiono nell’insieme di recupero.\n\n### Edizione e limiti pratici\n\nMantieni questo profilo v2 Base Multilingual distinto dal precedente reranker di Jina solo in inglese, da Jina Reranker v3 e dai profili di reranking multimodale. Sono modelli diversi con caratteristiche diverse dei compiti e degli input. L’input di questo profilo è costituito da coppie query–testo; il contenuto di immagini o video necessita di una propria rappresentazione o di un modello adatti.\n\nL’implementazione di riferimento del produttore supporta punteggi diretti e una funzione di ordinamento dei documenti, con attenzione accelerata facoltativa. Queste scelte di implementazione influenzano il modo in cui gli input vengono preparati ed elaborati; non stabiliscono che ogni integrazione esponga controlli identici.\n\nUsa l’output ordinato per ricerca multilingue, basi di conoscenza di assistenza, recupero di documenti e selezione delle prove prima della generazione. Verifica i passaggi principali, conserva la mappatura originale dei candidati e distingui la pertinenza dalla validità fattuale. Un risultato utile di recupero porta in primo piano le prove corrette tra quelle fornite, lasciando il compito successivo — rispondere, riassumere o decidere — al flusso appropriato.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "c21895fcf4cc82c301cd52b39be8ebef705b0c2f7fe54a9f4c26cf3073d71173", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "it", "methods": [ { "html": "jina-reranker-v2-base-multilingualJina Reranker v2 Base Multilingual assegna punteggi a una query rispetto a testi candidati e li ordina per pertinenza. Il suo cross-encoder gestisce il recupero multilingue, mentre la funzione di supporto al reranking del produttore suddivide i documenti più lunghi attorno a una finestra del modello di 1.024 token.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Jina Reranker v2 Base Multilingual è un modello di ordinamento testuale per la seconda fase del recupero. Fornisci una query e documenti o passaggi candidati; valuta ogni coppia query–documento e restituisce un punteggio di pertinenza. Il risultato utile è un insieme di candidati meglio ordinato per la ricerca o un flusso aumentato dal recupero. Non scrive la risposta alla query né crea embedding dei documenti.
Scrivi la query in modo che esprima l’esigenza informativa. Poi fornisci i testi trovati da un precedente passaggio di recupero. Mantieni un identificatore stabile accanto a ogni candidato, così il suo punteggio di pertinenza potrà essere collegato al documento, alla sezione o al record originale.
Per una ricerca di assistenza, usa la domanda effettiva e gli estratti candidati contenenti la procedura pertinente. Una query sul ripristino di un dispositivo specifico deve essere abbinata a passaggi che conservino nome del dispositivo, versione e condizioni di ripristino. Un passaggio che si limita a menzionare il dispositivo può essere meno utile di uno che spiega l’operazione richiesta. Fornisci il contenuto necessario al confronto del modello, anziché soltanto il titolo di un documento.
Usa passaggi coerenti. Un’intestazione di tabella, una definizione o un’eccezione possono cambiare la relazione di un paragrafo con la query: non eliminarli soltanto per rendere tutti i candidati ugualmente brevi. Il reranker valuta i candidati forniti; non può recuperare un documento pertinente omesso dalla fase di recupero precedente.
Si tratta di un cross-encoder: la query e un testo candidato vengono elaborati insieme. L’interfaccia di punteggio diretto restituisce un punteggio di pertinenza in virgola mobile per ogni coppia corrispondente. Punteggi più alti indicano maggiore pertinenza in quel confronto. Il punteggio è un segnale di ordinamento, anziché una spiegazione generata o una prova della verità del documento.
Il produttore fornisce anche una funzione di supporto al reranking che restituisce documenti ordinati con i relativi punteggi. Un controllo dei risultati principali seleziona quanti candidati ordinati conservare. Mantieni i loro identificatori e il testo quando li trasmetti alla fase successiva. Per un flusso di risposta a domande, il modello successivo necessita ancora della query e delle prove selezionate; l’elenco ordinato di per sé non costituisce una risposta alla domanda.
Quando confronti modifiche al recupero, mantieni fissi la query e i criteri di valutazione. Esamina se i passaggi promossi in cima contengono effettivamente le informazioni richieste. Imposta qualsiasi soglia di filtraggio usando esempi della tua raccolta, anziché considerare un punteggio di pertinenza una misura universale della correttezza della risposta.
Il modello supporta una lunghezza del contesto fino a 1.024 token. La funzione documentata rerank() gestisce documenti più lunghi con un approccio a finestra scorrevole, assegna punteggi separati alle parti e le combina in risultati a livello di documento. La suddivisione in blocchi è un comportamento di tale funzione; non va confusa con un singolo input del modello dotato di una finestra di contesto illimitata.
La funzione espone controlli per la lunghezza della query e dei blocchi e un’impostazione di sovrapposizione. La sovrapposizione predefinita documentata è 80. L’esempio d’uso pubblicato specifica una lunghezza massima della query di 512 e una lunghezza del blocco di 1.024; queste sono impostazioni esemplificative della funzione, da mantenere distinte da una promessa che ogni chiamante o route le usi.
Per un manuale lungo, conserva abbastanza testo vicino affinché un’istruzione e le sue condizioni compaiano insieme. Quando valuti il risultato, esamina la porzione pertinente di un documento classificato in alto, anziché presumere che ogni sua sezione risponda alla query altrettanto bene.
Il modello v2 è multilingue. Gli esempi del produttore ordinano query in inglese rispetto a passaggi in inglese, tedesco, spagnolo, cinese e giapponese. Questo supporta una raccolta in cui il materiale pertinente è scritto in più lingue, senza richiedere prima la traduzione di ogni candidato nella lingua della query.
L’ambito documentato dei compiti include anche il recupero di codice e l’ordinamento di rappresentazioni testuali relative a funzioni o SQL. Rimangono compiti di ordinamento per pertinenza: il modello valuta il testo fornito. Non esegue una funzione, non lancia SQL e non produce il risultato di uno strumento soltanto perché questi tipi di candidati compaiono nell’insieme di recupero.
Mantieni questo profilo v2 Base Multilingual distinto dal precedente reranker di Jina solo in inglese, da Jina Reranker v3 e dai profili di reranking multimodale. Sono modelli diversi con caratteristiche diverse dei compiti e degli input. L’input di questo profilo è costituito da coppie query–testo; il contenuto di immagini o video necessita di una propria rappresentazione o di un modello adatti.
L’implementazione di riferimento del produttore supporta punteggi diretti e una funzione di ordinamento dei documenti, con attenzione accelerata facoltativa. Queste scelte di implementazione influenzano il modo in cui gli input vengono preparati ed elaborati; non stabiliscono che ogni integrazione esponga controlli identici.
Usa l’output ordinato per ricerca multilingue, basi di conoscenza di assistenza, recupero di documenti e selezione delle prove prima della generazione. Verifica i passaggi principali, conserva la mappatura originale dei candidati e distingui la pertinenza dalla validità fattuale. Un risultato utile di recupero porta in primo piano le prove corrette tra quelle fornite, lasciando il compito successivo — rispondere, riassumere o decidere — al flusso appropriato.
POST /v1/reranktextrerank| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti jina-reranker-v2-base-multilingual | Predefinito— |
Campoquery | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campodocuments | Tipoarray | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, documents |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromaterial_conditions | ContrattoImposta la tua query reale e un array non vuoto di documenti di testo originali. Gli indici dei risultati si riferiscono a quell'array originale. |
Ciclo di vita: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Unità di fatturazione | Costo |
|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Unità di fatturazione— | Costo Input · Token in input — / 1K token Output · Token in output — / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| Configurazionetoken totali | Listino delle tariffe— | Unità di fatturazione/ 1K token | Costo Input · token totali $0.0001 / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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.\nRisultato JSON nativo originale completo con il modello di risposta configurato, gli indici dei documenti originali, i punteggi di pertinenza, le stringhe dei documenti e l'utilizzo nativo dei token. Conserva ogni campo effettivo del risultato e di utilizzo.
GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva la risposta completa e gli header, ogni output effettivo, gli identificatori originali restituiti e tutti i campi di utilizzo. Recupera l'operazione originale senza inviare nuovamente la richiesta di creazione.
Conserva l'X-Client-Request-ID effettivo e la risposta completa. Consulta le risorse originali di tua proprietà e i relativi URL firmati esatti del contenuto; non inviare mai nuovamente una creazione dall'esito incerto.
| Campo | Tipo | Significato |
|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | SignificatoModello di risposta esatto richiesto dal componente configurato nel codice sorgente che elabora la risposta. |
Camporesults[].index | Tipointeger | SignificatoIndice univoco del documento originale in ingresso. |
Camporesults[].relevance_score | Tiponumber | SignificatoPunteggio di pertinenza finito. |
Camporesults[].document | Tipostring | SignificatoDocumento di testo originale richiesto da questo componente configurato che utilizza la risposta. |
Campousage.total_tokens | Tipointeger | SignificatoConteggio nativo di token finito e non negativo richiesto dalla tariffa attualmente accettata. |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneIl corpo JSON o l'ID canonico esplicito del modello non è valido. | Passaggio successivoConserva la risposta e correggi il campo della richiesta indicato. |
Risposta401 · authentication_error | CondizioneLa chiave API Ailoot non è valida. | Passaggio successivoUsa la tua chiave API Ailoot autorizzata. |
Risposta403 · permission_error | CondizioneIl gruppo della chiave non è autorizzato a utilizzare questo metodo. | Passaggio successivoConserva i dettagli dell'errore restituiti. |
Risposta404 · not_found_error | CondizioneIl metodo selezionato non dispone di una rotta autorizzata all'utilizzo. | Passaggio successivoConserva i dettagli dell'errore restituiti. |
Risposta422 · price_unavailable | CondizioneLa tariffa accettata non può ottenere la quantità in ingresso o il limite richiesto. | Passaggio successivoConserva la risposta; usa la rappresentazione dell'input richiesta dalla tariffa accettata. |
Risposta503 · | CondizioneL'archiviazione richiesta, la rotta, il prezzo del metodo o la riserva dell'importo non sono disponibili. | Passaggio successivoConserva l'intera risposta originale. Una riserva dell'importo dall'esito incerto non autorizza un nuovo invio. |
Risposta502 · billing_requires_check | CondizioneIl risultato originale, i dati di utilizzo o il conguaglio dell'addebito richiedono una verifica. | Passaggio successivoConserva l'ID effettivo della richiesta e la risposta originale. Consulta il record esistente di tua proprietà; non inviare nuovamente la richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra jina-reranker-v2-base-multilingual
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.