Cohere: Rerank 4 Pro

Cohere Rerank 4 Pro は、Cohere の Rerank 4 ファミリーに属する品質重視のモデルです。候補文書をクエリに照らして評価し、関連度の順位とスコアを返します。多言語文書や半構造化情報を含む、複雑な検索タスクを想定しています。既存システムが候補を集めた後の、検索または検索拡張ワークフローに適しています。結果は、どの文章を表示するか、または次の工程へ根拠として提供するかを選ぶ助けになります。

開発元の識別子は rerank-v4.0-pro で、rerank-v4.0-fast や rerank-v3.5 とは別です。Pro は検索品質を優先する複雑なケース向けに位置付けられ、Fast は低遅延と高スループットを目指します。両方の Rerank 4 エディションは、32,768 トークンのコンテキストを使います。クエリと1つの候補文書がこの枠を共有します。入力フィールドごとに独立した全ウィンドウがあるわけでも、保存された検索コーパス全体の上限でもありません。

明確なクエリと候補テキスト文字列の一覧を提供します。返される各結果には、元の文書インデックスと関連度スコアが含まれます。top_n で返す順位付き結果の数を選べ、省略時は開発元がすべての結果を返します。順位と正確な文章を結び付けられるよう、各入力に出典識別子を添えます。サポートの質問では、必要な条件を尋ね、候補の方針の節を提供してください。一覧にない方針をリランカーが探すと期待しないようにします。

このモデルは 100 を超える言語に対応し、英語と英語以外の資料を並べ替えられます。複数の要件を持つクエリでは、製品、状況、必要な手順など、文章を有用とする条件を示します。半構造化レコードについて、Cohere は、V2 の文書一覧へ生のオブジェクトを渡すより、YAML 文字列を推奨しています。切り詰めで後半のフィールドが削除されることがあるため、タイトルや本文など意味のあるフィールドを意図した順序で置きます。この準備は、通常の文章だけでなく、製品レコード、メッセージ、文書メタデータにも役立ちます。

モデル固有の準備ガイドは、Rerank 4 のクエリを先頭 16,384 トークンに制限しています。長い文書の処理では、クエリと予約トークンとともに、32,768 トークンのコンテキストを共有するチャンクを説明しています。現在の V2 リファレンスは、これとは別に max_tokens_per_doc の既定値を 4096 とし、それより長い文書文字列をその設定まで切り詰めるとしています。モデルのウィンドウと、開発元リクエストの文書切り詰めは、異なる制御機能として扱います。長い出典が常にすべて読まれると仮定せず、簡潔で関連する文章を用意するか、適切な文書枠を選びます。

推奨するリクエスト性能のため、Cohere は、1度に 1,000 文書を超えて送らないよう助言しています。大きな一覧を扱いやすいグループに分ける場合は、候補の識別子を保持します。関連度スコアは 0〜1 に正規化されますが、クエリと候補に依存し、事実の正しさの線形尺度ではありません。主な検索結果として順位を使います。スコア閾値でフィルタリングする場合は、普遍的なカットオフを仮定せず、実際の分野の代表的なクエリと、関連性が境界にある文章で決めます。

有用な最終成果物は、出典識別子とスコアを持ち、検索結果や根拠選択の工程に使える候補順位一覧です。関連度が高い文書でも、古い情報や誤った情報を含む場合があります。使う工程のために、出典と内容を保持してください。Pro の目的は関連度の判断であり、自由形式の回答執筆や埋め込みの生成ではありません。検索ワークフローを比較または改善する場合は、結果に正確な Pro エディションの識別情報を添えて保持します。