Source: https://ailoot.ai/models/it/qwen3-rerank/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/qwen3-rerank/ Language: it # Qwen: Qwen3 Rerank [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/qwen3-rerank/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/qwen3-rerank/facts.json) ## [Qwen: Qwen3 Rerank](https://ailoot.ai/models/it/qwen3-rerank/) Qwen3 Rerank ordina il testo candidato per una query e un’istruzione fornite. Il profilo esatto qwen3-rerank accetta elenchi di documenti testuali e restituisce punteggi di pertinenza indicizzati con metadati di utilizzo per flussi di recupero e selezione dei documenti. - [**Ailoot Ultra · Riordinamento** `POST /v1/rerank` `qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/it/qwen3-rerank/#method-0) Informazioni sul modello 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. Qwen3 Rerank valuta il testo candidato rispetto a una query e a un’istruzione di ordinamento fornite. Il selettore esatto configurato è qwen3-rerank. Il suo ruolo è ordinare i candidati forniti per attività di recupero e selezione dei documenti; la richiesta mantiene insieme query, istruzione e passaggi candidati, affinché il giudizio di pertinenza sia riconducibile agli input. Preparate i documenti come un array di stringhe, con un passaggio candidato in ogni voce. Conservate una mappatura separata da ogni posizione dell’array al vostro identificatore di documento, titolo o posizione nella fonte. Questo consente all’applicazione di ricollegare un risultato ordinato al passaggio originale senza aggiungere oggetti identificatore non documentati all’array di stringhe. Per una ricerca di assistenza, i candidati possono essere le sezioni pertinenti già recuperate da una guida del prodotto; la query deve esprimere l’effettiva esigenza informativa dell’utente. La richiesta documentata richiede model, documents, query, top\_n e instruct. I campi query e instruct sono stringhe e top\_n è un intero fornito esplicitamente. L’esempio pubblicato usa tre testi candidati, top\_n=2 e un’istruzione per recuperare passaggi pertinenti che rispondano a una query di ricerca sul web. Usate instruct per indicare la relazione che conta per l’ordinamento, mantenendo la domanda effettiva in query e il materiale da valutare in documents. La guida dell’operazione indica una lunghezza massima di input di 30K. Mantenete i passaggi candidati concentrati sul testo necessario per giudicarne la pertinenza, conservando i titoli o il contesto vicino quando cambiano il significato. Preservate i confini delle fonti, affinché un passaggio selezionato possa ancora essere verificato nel documento originale. Il profilo esatto della richiesta e i campi obbligatori restano la base per preparare l’input. Il risultato strutturato restituito contiene voci results con index e relevance\_score. index si riferisce alla posizione del candidato nell’array documents originale, anziché alla posizione nell’elenco dei risultati ordinati. Conservate l’ordine restituito e usate ogni index per recuperare il testo di input corrispondente. Preservate ogni risultato restituito, affinché l’applicazione possa esaminare insieme i candidati selezionati e i relativi punteggi. Conservate la risposta JSON completa, compresi model, id della risposta e usage.total\_tokens. Il testo del documento restituito può essere assente: mantenete quindi disponibile l’array originale dei candidati quando elaborate gli indici. I punteggi di pertinenza e l’utilizzo dichiarato hanno ruoli separati: i punteggi descrivono il risultato dell’ordinamento, mentre l’utilizzo registra la quantità dichiarata per l’operazione. Nessuno dei due sostituisce il passaggio originale che sostiene una risposta successiva. Per un flusso di recupero, usate l’ordinamento per selezionare i passaggi che il passo successivo deve esaminare o citare. Confrontate un passaggio selezionato con la query e l’istruzione prima di presentarne il contenuto come prova. Una posizione alta nell’elenco dei risultati identifica un candidato da esaminare; la risposta finale dell’applicazione deve restare collegata al testo effettivo e al suo identificatore di fonte. Verificate il risultato con query rappresentative e gli insiemi di candidati usati dall’applicazione. Controllate che gli indici corrispondano ai testi originali previsti, che l’ordine serva l’istruzione fornita e che i passaggi scelti rispondano alla domanda. Conservate insieme il selettore esatto, la query, l’istruzione, la mappatura dei candidati e la risposta completa, producendo un record riutilizzabile di selezione per pertinenza per il successivo passo di recupero o documentale. **Ailoot Ultra · Riordinamento** `POST /v1/rerank` `qwen3-rerank` [`qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen3-rerank&route=Ultra&caller=qwen3-rerank&fmt=rerank) Qwen /`qwen3-rerank` ### Introduzione Qwen3 Rerank ordina il testo candidato per una query e un’istruzione fornite. Il profilo esatto qwen3-rerank accetta elenchi di documenti testuali e restituisce punteggi di pertinenza indicizzati con metadati di utilizzo per flussi di recupero e selezione dei documenti. Input accettati Testo Risultati structured ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · Riordinamento** `POST /v1/rerank` Tipi di input `text` Tipi di output `structured` Formato di output application/json | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen3-rerank Condizioni: Selettore letterale del modello. | Predefinito— | | Campo`documents` | Tipo`array` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Condizioni: Passaggi di testo candidati, mantenuti nell'ordine originale di ingresso. | Predefinito— | | Campo`query` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Condizioni: Query di pertinenza. | Predefinito— | | Campo`top_n` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Condizioni: Numero richiesto di risultati ordinati per pertinenza; non viene dichiarato alcun minimo, massimo o valore predefinito non documentato. | Predefinito— | | Campo`instruct` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Condizioni: Istruzione che descrive l'attività di recupero delle informazioni. | Predefinito— | Combinazioni di materiali in input Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, documents, query, top\_n, instruct | | Parametro`optional` | Contratto | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`additional_properties` | Contrattotrue | Ciclo di vita: `synchronous` ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Non specificato Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione 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 **$0.00014** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Riordinamento JSON · applica il reranking al testo ```json { "model": "qwen3-rerank", "query": "Which passage discusses text ranking?", "documents": [ "Text ranking orders candidate passages by relevance.", "Quantum computing studies computation using quantum systems.", "Pretrained language models can improve text ranking." ], "top_n": 2, "instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query." } ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · Riordinamento Leggi gli indici e i punteggi di pertinenza e associa ogni indice ai tuoi documenti originali. Il documento riproposto nella risposta può essere assente. ##### Se occorre verificare la risposta originale Conserva la risposta originale e l'id della richiesta dopo un invio dall'esito ambiguo; non ripeterlo mai. Campi della risposta | Campo | Tipo | Significato | | --- | --- | --- | | Campo`results[].index` | Tipointeger | SignificatoIndice del documento originale in ingresso corrispondente. | | Campo`results[].relevance_score` | Tiponumber | SignificatoPunteggio di pertinenza restituito. | | Campo`model` | Tipostring | SignificatoModello effettivo della risposta. | | Campo`id` | Tipostring | SignificatoIdentificatore effettivo della risposta. | | Campo`usage.total_tokens` | Tipointeger | SignificatoTotale misurato dei token utilizzati per la fatturazione. | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneJSON o selezione obbligatoria del modello non validi. | Passaggio successivoCorreggi l'input indicato prima di una nuova richiesta. | | Risposta401 · `authentication_error` | CondizioneChiave API non valida. | Passaggio successivoUsa la tua chiave API Ailoot valida. | | Risposta503 · `price_unavailable` | CondizioneI prezzi strutturati del metodo o l'autorizzazione all'utilizzo non sono disponibili. | Passaggio successivoConserva la risposta originale; non ripetere un invio dall'esito ambiguo. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen3-rerank&route=Ultra&caller=qwen3-rerank&fmt=rerank) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen3-rerank&route=Ultra&caller=qwen3-rerank&fmt=rerank) FAQ · Qwen: Qwen3 Rerank Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/rerank` · `qwen3-rerank`: `text` → `structured` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/rerank` · `qwen3-rerank`: `model`, `documents`, `query`, `top_n`, `instruct` Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione. ## L’azienda e il suo portafoglio di progetti L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. ## Acquista token con uno sconto. Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token. Abbonamento Scegli un piano scontato per richieste regolari. Codice fino al 50% Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione. Spese nella cronologia Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta. [Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## Collega l’API al prodotto che vendi. SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller. Applicazione commerciale Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento. Licenza reseller Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita. Documenti sul sito Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione. [Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.