rerank-2.5-lite は、Voyage AI の 2.5 リランカーリリースの軽量モデルです。開発元は、自然言語の指示追従と多言語対応を備え、遅延と関連性の品質のバランスを取る汎用モデルと説明しています。入力はクエリと候補テキストで、出力は関連性スコアを伴う、調整された候補の順序です。
Lite モデルは、クロスエンコーダーとして各クエリ・文書の組を一緒に処理します。第 1 段階の埋め込み検索や語彙検索の後に使い、その段階で選ばれた文章を絞り込めます。これは、再利用可能な埋め込みインデックスの準備とは異なります。リランカーは、今回の関連性判断のために、送信されたクエリと文書テキストを一緒に調べます。
対話的なヘルプ検索では、利用者の質問に答えられそうな説明を候補として渡してください。各文章には、挙動とその条件が伝わるだけの内容を残し、入力インデックスと出典項目の対応を維持します。焦点を絞った候補群は、再順位付けの作業を明確にしつつ、取得した根拠を表示や後の回答に使える状態に保ちます。
rerank-2.5 と同様、Lite はクエリの前後に自然言語の指示を受け取れます。開発元の例では、文書の構成要素を強調し、望ましい出典の種類を選び、あいまいな語に文脈を加えています。アプリケーションで常設の関連性の希望を与えたり、現在の質問により具体的な希望を含めたりできます。
サポートのクエリ例では、どの文章がエラーを説明するかを問い、一般的な製品説明よりトラブルシューティングの手順を優先するよう指示できます。文書検索では、方針の議論ではなく、元の方針の文言を求められます。求める根拠を説明し、指示は簡潔にしてください。指示は関連性スコアに影響します。関連性の希望を保証されたフィルターとみなさず、厳密なバージョン、日付、権限の制限は候補選択時に適用します。
出力は、関連性の高い順に並びます。各結果には、元の文書インデックスと浮動小数点スコアが含まれ、任意の return-documents 設定を使うと、対応する入力テキストも返されます。top-k オプションは返す上位結果数を決め、省略すると送信した全候補の順位を返します。
これらのインデックスを使い、元の文章と識別子を取得してください。再順位付けした候補は、検索結果や次の RAG 段階の根拠にできますが、出力は提供テキストの順序であり、書き直した回答ではありません。資料群に実際に含まれる言語や文書の種類も含め、上位文章が質問と関連性の指示の両方を満たすかを評価してください。
2.5 Lite 版の文書化された上限は、クエリが 8,000 トークン、クエリと各文書の合計が 32,000 トークンです。以前の rerank-2-lite モデルや、その小さいコンテキストとは異なります。送信できる文書は最大 1,000 件で、総入力は、クエリのトークン数に候補数を掛け、候補文書のトークン数の合計を加えた式で、600,000 トークンに制限されます。
遅延に敏感な用途では、開発元の FAQ は、rerank-2.5-lite の 1 リクエストの総量を 200,000 トークン以下にするよう推奨しています。これは公表上限より低い実用的な指針であり、別の文書単位のウィンドウではありません。長いクエリや指示は候補の各組で 1 回ずつ数えるため、候補数とクエリ長の両方が総量に影響します。
切り詰めはデフォルトで有効で、上限を超えるクエリや文書の入力を収まる長さに短縮します。無効にすると、長すぎるクエリや組でエラーが返ります。有用な根拠が切り詰め境界の外に残らないよう、短く、答えを含む候補を意識して用意してください。top-k で出力結果を減らしても、他の送信候補がトークン計算から除外されるわけではありません。返された元の文章を確認し、検索画面が実際に答える必要のある質問に合わせて入力準備を改善します。
", "aboutText": "rerank-2.5-lite は、Voyage AI の 2.5 リランカーリリースの軽量モデルです。開発元は、自然言語の指示追従と多言語対応を備え、遅延と関連性の品質のバランスを取る汎用モデルと説明しています。入力はクエリと候補テキストで、出力は関連性スコアを伴う、調整された候補の順序です。\n\n### 軽量な第 2 段階の関連性判断\n\nLite モデルは、クロスエンコーダーとして各クエリ・文書の組を一緒に処理します。第 1 段階の埋め込み検索や語彙検索の後に使い、その段階で選ばれた文章を絞り込めます。これは、再利用可能な埋め込みインデックスの準備とは異なります。リランカーは、今回の関連性判断のために、送信されたクエリと文書テキストを一緒に調べます。\n\n対話的なヘルプ検索では、利用者の質問に答えられそうな説明を候補として渡してください。各文章には、挙動とその条件が伝わるだけの内容を残し、入力インデックスと出典項目の対応を維持します。焦点を絞った候補群は、再順位付けの作業を明確にしつつ、取得した根拠を表示や後の回答に使える状態に保ちます。\n\n### 指示で利用者が優先したいものを表す\n\nrerank-2.5 と同様、Lite はクエリの前後に自然言語の指示を受け取れます。開発元の例では、文書の構成要素を強調し、望ましい出典の種類を選び、あいまいな語に文脈を加えています。アプリケーションで常設の関連性の希望を与えたり、現在の質問により具体的な希望を含めたりできます。\n\nサポートのクエリ例では、どの文章がエラーを説明するかを問い、一般的な製品説明よりトラブルシューティングの手順を優先するよう指示できます。文書検索では、方針の議論ではなく、元の方針の文言を求められます。求める根拠を説明し、指示は簡潔にしてください。指示は関連性スコアに影響します。関連性の希望を保証されたフィルターとみなさず、厳密なバージョン、日付、権限の制限は候補選択時に適用します。\n\n### 順位を読み、元の文章を返す\n\n出力は、関連性の高い順に並びます。各結果には、元の文書インデックスと浮動小数点スコアが含まれ、任意の return-documents 設定を使うと、対応する入力テキストも返されます。top-k オプションは返す上位結果数を決め、省略すると送信した全候補の順位を返します。\n\nこれらのインデックスを使い、元の文章と識別子を取得してください。再順位付けした候補は、検索結果や次の RAG 段階の根拠にできますが、出力は提供テキストの順序であり、書き直した回答ではありません。資料群に実際に含まれる言語や文書の種類も含め、上位文章が質問と関連性の指示の両方を満たすかを評価してください。\n\n### 上限と実用的な候補予算\n\n2.5 Lite 版の文書化された上限は、クエリが 8,000 トークン、クエリと各文書の合計が 32,000 トークンです。以前の rerank-2-lite モデルや、その小さいコンテキストとは異なります。送信できる文書は最大 1,000 件で、総入力は、クエリのトークン数に候補数を掛け、候補文書のトークン数の合計を加えた式で、600,000 トークンに制限されます。\n\n遅延に敏感な用途では、開発元の FAQ は、rerank-2.5-lite の 1 リクエストの総量を 200,000 トークン以下にするよう推奨しています。これは公表上限より低い実用的な指針であり、別の文書単位のウィンドウではありません。長いクエリや指示は候補の各組で 1 回ずつ数えるため、候補数とクエリ長の両方が総量に影響します。\n\n切り詰めはデフォルトで有効で、上限を超えるクエリや文書の入力を収まる長さに短縮します。無効にすると、長すぎるクエリや組でエラーが返ります。有用な根拠が切り詰め境界の外に残らないよう、短く、答えを含む候補を意識して用意してください。top-k で出力結果を減らしても、他の送信候補がトークン計算から除外されるわけではありません。返された元の文章を確認し、検索画面が実際に答える必要のある質問に合わせて入力準備を改善します。", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "bc3524782496b818ac92ac126be41bd6887874cb2a693f0cd60c6104d830c81e", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ja", "methods": [ { "html": "voyageai/rerank-2.5-litererank-2.5-lite は、渡されたテキスト候補群を扱う、Voyage AI の低遅延重視の指示追従型リランカーです。32,000 トークンのクエリ・文書コンテキストと多言語対応を維持し、関連性スコアと元の文書インデックスの順序付き一覧を返します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
rerank-2.5-lite は、Voyage AI の 2.5 リランカーリリースの軽量モデルです。開発元は、自然言語の指示追従と多言語対応を備え、遅延と関連性の品質のバランスを取る汎用モデルと説明しています。入力はクエリと候補テキストで、出力は関連性スコアを伴う、調整された候補の順序です。
Lite モデルは、クロスエンコーダーとして各クエリ・文書の組を一緒に処理します。第 1 段階の埋め込み検索や語彙検索の後に使い、その段階で選ばれた文章を絞り込めます。これは、再利用可能な埋め込みインデックスの準備とは異なります。リランカーは、今回の関連性判断のために、送信されたクエリと文書テキストを一緒に調べます。
対話的なヘルプ検索では、利用者の質問に答えられそうな説明を候補として渡してください。各文章には、挙動とその条件が伝わるだけの内容を残し、入力インデックスと出典項目の対応を維持します。焦点を絞った候補群は、再順位付けの作業を明確にしつつ、取得した根拠を表示や後の回答に使える状態に保ちます。
rerank-2.5 と同様、Lite はクエリの前後に自然言語の指示を受け取れます。開発元の例では、文書の構成要素を強調し、望ましい出典の種類を選び、あいまいな語に文脈を加えています。アプリケーションで常設の関連性の希望を与えたり、現在の質問により具体的な希望を含めたりできます。
サポートのクエリ例では、どの文章がエラーを説明するかを問い、一般的な製品説明よりトラブルシューティングの手順を優先するよう指示できます。文書検索では、方針の議論ではなく、元の方針の文言を求められます。求める根拠を説明し、指示は簡潔にしてください。指示は関連性スコアに影響します。関連性の希望を保証されたフィルターとみなさず、厳密なバージョン、日付、権限の制限は候補選択時に適用します。
出力は、関連性の高い順に並びます。各結果には、元の文書インデックスと浮動小数点スコアが含まれ、任意の return-documents 設定を使うと、対応する入力テキストも返されます。top-k オプションは返す上位結果数を決め、省略すると送信した全候補の順位を返します。
これらのインデックスを使い、元の文章と識別子を取得してください。再順位付けした候補は、検索結果や次の RAG 段階の根拠にできますが、出力は提供テキストの順序であり、書き直した回答ではありません。資料群に実際に含まれる言語や文書の種類も含め、上位文章が質問と関連性の指示の両方を満たすかを評価してください。
2.5 Lite 版の文書化された上限は、クエリが 8,000 トークン、クエリと各文書の合計が 32,000 トークンです。以前の rerank-2-lite モデルや、その小さいコンテキストとは異なります。送信できる文書は最大 1,000 件で、総入力は、クエリのトークン数に候補数を掛け、候補文書のトークン数の合計を加えた式で、600,000 トークンに制限されます。
遅延に敏感な用途では、開発元の FAQ は、rerank-2.5-lite の 1 リクエストの総量を 200,000 トークン以下にするよう推奨しています。これは公表上限より低い実用的な指針であり、別の文書単位のウィンドウではありません。長いクエリや指示は候補の各組で 1 回ずつ数えるため、候補数とクエリ長の両方が総量に影響します。
切り詰めはデフォルトで有効で、上限を超えるクエリや文書の入力を収まる長さに短縮します。無効にすると、長すぎるクエリや組でエラーが返ります。有用な根拠が切り詰め境界の外に残らないよう、短く、答えを含む候補を意識して用意してください。top-k で出力結果を減らしても、他の送信候補がトークン計算から除外されるわけではありません。返された元の文章を確認し、検索画面が実際に答える必要のある質問に合わせて入力準備を改善します。
POST /v1/reranktextrerank| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドdocuments | 種類array | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 voyageai/rerank-2.5-lite | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドquery | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドsession_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtop_n | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 | デフォルト— |
フィールドtrace | 種類schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドuser | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドdocuments[].text | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドdocuments[].image | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
text_rerank · 必須: query, documents array with minItems1
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, query, documents |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータoptional_controls | 仕様provider, session_id, top_n, trace, user |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous
正確なモデルIDを送信し、ネイティブのレスポンス全体を保持してください。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | 課金単位 | 料金 |
|---|---|---|---|
| 設定基本トークン料金 | 料金表基本料金 | 課金単位— | 料金 入力 · 入力トークン — / 1K トークン 出力 · 出力トークン — / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定Ultra | 料金表— | 課金単位/ 1K トークン | 料金 入力 $0.00004 / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "documents": [\n "Paris is the capital of France.",\n "Berlin is the capital of Germany."\n ],\n "model": "voyageai/rerank-2.5-lite",\n "query": "What is the capital of France?",\n "top_n": 3\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-2.5-lite'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,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 result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\njson
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
実際の結果の各インデックス、有限値のrelevance_score、元の文書オブジェクトはすべて保持されます。インデックスは元の文書配列に対応します。元のJSON全体は保存され、精算後にのみ返されます。
元の操作と、完全または部分的な応答を保持してください。POSTを再実行しないでください。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドmodel | 種類string |
フィールドid | 種類string |
フィールドprovider | 種類string |
フィールドresults[].index | 種類integer |
フィールドresults[].relevance_score | 種類number |
フィールドresults[].document.text | 種類string |
フィールドresults[].document.image | 種類string |
フィールドusage.search_units | 種類integer |
フィールドusage.total_tokens | 種類integer |
フィールドusage.cost | 種類number |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、表現形式、または値が無効です | 次の手順指摘されたリクエストフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra voyageai/rerank-2.5-lite
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。