NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)
Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 — табылған материалды сұрауға сәйкестігі бойынша реттеуге арналған NVIDIA кросс-энкодерлік қайта ранжирлеу моделі. Сұрау мен үміткер мәтіндік, кескін немесе біріктірілген құжаттарды жіберіп, содан кейін іздеу нәтижелері немесе іздеу нәтижелерімен толықтырылған жауап үшін үзінділерді таңдау мақсатында қайтарылған бағалар мен бастапқы индекстерді пайдаланыңыз.
Модель туралы
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 үміткер мәтіндер мен құжат кескіндерінің, соның ішінде диаграммалардың, кестелердің және аралас медиа беттерінің мәтіндік сұрауға сәйкестігін бағалайды. NVIDIA оны 1.7B параметрлі кросс-энкодер моделі деп сипаттайды. Іздеу үдерісінде алдымен бастапқы іздеуді орындап, кейін таңдалған үміткерлерді қайта ранжирлеу моделіне жіберіңіз. Пайдалы нәтиже — сол үміткерлердің сәйкестік бағаларымен қайта реттелген жиынтығы; қолданба оны жауап контекстін таңдау немесе іздеу нәтижелері бетін реттеу үшін пайдалана алады.
application/json денесімен POST /v1/rerank сұрауын пайдаланыңыз. model мәнін "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free", query мәнін нақты іздеу сұрағы, ал documents мәнін бос емес массив етіп орнатыңыз. Әр үміткер мәтін жолы немесе text және/немесе image бар нысан бола алады; құрылымдалған нысан осы өрістердің кемінде біреуін беруі тиіс. text — жол. image — қашықтағы HTTP/HTTPS URL мекенжайы немесе data:image/ деп басталатын base64 деректер URI мекенжайы. Біріктірілген үміткер екі өрісті де береді. Қайтарылған индекстерді сақталған құжат ID мәндерімен сәйкестендіре алу үшін кіріс массивінің ретін сақтаңыз. top_n — қайтарылатын ең жоғары орын алған құжаттардың санын сұрайтын, кемінде 1 болатын қосымша бүтін сан.
Мысалы, анықтама орталығының қолданбасы жеткізу, қайтару және тіркелгіге кіру туралы үзінділерді тауып, содан кейін сол үзінділерді клиенттің жеткізу сұрағына қатысты қайта ранжирлей алады. Файл атауларын немесе сақталған дереккөзге қатысы жоқ іздеу жүйесінің үзінділерін емес, нақты үзінді мәтінін беріңіз. Таңдалған дәлелге кейін сілтеме жасауға немесе оны ашуға болатындай, қолданбада әр үзіндіні өз дереккөз сәйкестендіргішімен байланыстырыңыз. Сканерленген құжат, диаграмма, кесте немесе инфографика үшін оның нақты кескінін құжат нысанында беріп, мазмұнын анықтауға көмектессе, мәтін қосыңыз.
Модель бетінде әр сұрау мен құжат үшін 10 240 токен шегі құжатталған. Үміткерлер тізімін дайындамас бұрын ұзын бастапқы материалды шектеулі үзінділерге бөліңіз. Әр үзіндімен бірге пайдалы қоршаған контексті, соның ішінде мағынаны өзгертетін тақырыпты немесе өнім атауын сақтаңыз. Құжатталған сұрау сіз берген үміткерлерден басталады; ол сіздің орныңызға құжаттар жинағын іздемейді.
Қайта ранжирлеу синхронды JSON нәтижесін қайтарады. Әр results элементін, оның ішінде бастапқы index, relevance_score және text және/немесе image қамти алатын қайтарылған document нысанын оқып, қайтарылған кез келген usage және жауап сәйкестендіргіштерін сақтаңыз. Ранжирленген нәтижені кіріс үміткерімен сәйкестендіру үшін index пайдаланыңыз. Сәйкестік бағасын тәуелсіз тексерілген деректік жауап емес, осы сұрауға арналған ранжирлеу сигналы ретінде қарастырыңыз. Келесі қадамға бірнеше үзінді таңдалғанда толық нәтижені сақтаңыз.
Осы тегін нұсқа үшін жалпыға ашық немесе синтетикалық үміткер материал дайындаңыз; құжатталған пайдалану шарттары құпия ақпарат пен жеке деректерді пайдалануға рұқсат бермейді. Сұрау толық нәтижесіз аяқталса, сол әрекетті тексеру кезінде бастапқы жауапты және сұрау сәйкестендіргішін сақтаңыз. Құжатталған қайта ранжирлеу үдерісі нәтижені тікелей қайтарады және тапсырма күйін бөлек сұрау не тоқтату үдерісін бермейді.
Ailoot Ultra · Rerank POST /v1/rerank nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free
nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free
nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:freeБастау
Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 — табылған материалды сұрауға сәйкестігі бойынша реттеуге арналған NVIDIA кросс-энкодерлік қайта ранжирлеу моделі. Сұрау мен үміткер мәтіндік, кескін немесе біріктірілген құжаттарды жіберіп, содан кейін іздеу нәтижелері немесе іздеу нәтижелерімен толықтырылған жауап үшін үзінділерді таңдау мақсатында қайтарылған бағалар мен бастапқы индекстерді пайдаланыңыз.
- Қабылданатын кіріс деректері
- Мәтін
- Нәтижелер
- ranking
Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер
Ailoot Ultra · Rerank POST /v1/rerank
- Кіріс
text- Шығыс
ranking- Шығыс пішімі
- JSON
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free | Әдепкі— |
Өрісquery | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісdocuments | Түріarray | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtop_n | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, query, documents |
Параметрoptional | Параметр талаптарыtop_n |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрconditions | Параметр талаптары |
Өмірлік цикл: synchronous_json
Тарифтер
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
- Жылдам режим
- Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
- Икемді режим
- Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
- Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
- Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда
Ailoot мөлшерлемелері
Баптаулар бойынша бағалар
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Есептелетін мөлшер | Төлем |
|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Есептелетін мөлшер— | Төлем Кіріс · Кіріс токендері — / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері — / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауӘр сұрауға | Мөлшерлемелер кестесі— | Есептелетін мөлшербір сұрау | Төлем Кіріс $0 әр сұрау үшін |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · Rerank
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"documents": ["Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany."], "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
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
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
Нәтижелерді алу және сақтау
Ailoot Ultra · Rerank
JSON
Барлық дайын нәтижені сақтау
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Бастапқы жауапты тексеру қажет болса
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Жауап өрістері
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісresults | Түріarray |
Балама атаулар
Модельдердің балама атаулары
Ailoot Ultra nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)
- Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?
POST /v1/rerank·nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free:text→ranking- Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?
POST /v1/rerank·nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free:model,query,documents,top_n- Қандай шектеулер қолданылады?
POST /v1/rerank·nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free:top_n.minimum:1