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VoyageAI by MongoDB: rerank-3

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VoyageAI by MongoDB: rerank-3

Voyage rerank-3는 질의·문서 관련성을 점수화하는 품질 중심 Rerank 3 버전입니다. 검색된 텍스트 후보를 재정렬하고 자연어 관련성 지시를 지원하며, 긴 문서·코드·지식 베이스 검색을 위한 32,000토큰 쌍을 처리합니다.

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Voyage rerank-3는 검색된 근거의 품질을 높이도록 설계된 텍스트 재정렬기입니다. 질의와 후보 문서 목록이 주어지면 각 쌍을 함께 살펴보고 관련성순으로 후보를 반환합니다. 임베딩과 키워드 검색이 먼저 대규모 자료 모음을 관리 가능한 후보 목록으로 좁히면 rerank-3가 해당 목록의 관련성을 더 세밀하게 평가합니다. 출력은 애플리케이션이 표시하거나 별도의 답변 생성 단계에 전달할 수 있는 점수화된 검색 근거입니다.

품질 중심 Rerank 3 제조사는 rerank-3를 정확도 중심 버전, rerank-3-lite를 지연 시간에 민감한 검색용 버전으로 소개합니다. 3세대는 백본과 학습 데이터 구성을 업데이트했으며, 대응하는 이전 2.5 버전보다 긴 문서와 소스 코드 검색에서 특히 개선되었습니다. 제작사는 기술 문서, 코드, 다국어 자료, 기타 문서 분야 전반에서 모델을 평가합니다. 이 결과는 검색 역할을 뒷받침합니다. 자체 자료 모음에 중요한 질문과 후보 문서를 기준으로 버전을 선택하세요.

충분한 맥락을 갖춘 긴 문서 긴 후보 문서에는 첫 문단을 훨씬 넘어선 부분에 유용한 맥락이 있을 수 있습니다. 모델이 실제 질문과 내용의 관계를 평가할 수 있도록 일관된 섹션이나 문서에 제목과 관련 주변 자료를 함께 제공하세요. 제품 정책 검색에서는 관심 지문 주변의 제목과 예외를 보존하세요. 검색된 여러 섹션이 같은 출처에서 나온 경우 문서 및 섹션 식별자를 유지하면 애플리케이션이 선택된 근거의 출처를 표시할 수 있습니다.

컨텍스트 창은 질의와 각 후보가 공유합니다. 현재 제조사 가이드는 해당 쌍에 32,000토큰을 명시하며 질의는 최대 8,000토큰입니다. 따라서 3,000토큰 질의는 각 문서에 최대 29,000토큰을 남깁니다. 특히 긴 서문이나 반복 상용구가 창을 차지할 수 있다면 핵심 내용이 들어가도록 입력을 준비하세요. 문서화된 잘라내기 옵션은 기본적으로 활성화되며 초과 길이의 질의나 문서 텍스트를 점수화 전에 줄일 수 있습니다. 지문의 위치가 중요하다면 어떤 내용이 유지되는지 살펴보세요.

코드와 기술 정보 검색 코딩 도우미의 검색 단계에서는 후보에 함수 구현, API 문서, 기술 설명을 텍스트로 포함할 수 있습니다. 비슷한 후보를 구별하는 데 필요한 심볼, 시그니처, 맥락을 포함하세요. “끝의 구분자를 보존하면서 경로를 정규화하는 함수를 찾으세요” 같은 질의는 비교할 구체적인 동작을 제시합니다. 관련 언어, 플랫폼, 버전 제약 조건도 덧붙이세요. 순위 산정 후 선택된 코드를 맥락으로 사용하기 전에 코드와 의존성을 살펴보세요. 관련성 점수는 구현이 명시된 모든 요구사항을 충족한다는 증거가 아닙니다.

지시로 관련성 정의하기 모델은 Rerank 2.5에서 도입된 지시 이행 재정렬 기능을 유지합니다. 사용자 의도를 명확히 해야 한다면 질의 앞이나 뒤에 간결한 지시를 붙이세요. 조사 문서 검색에서는 제목, 특정 방법, 적용 분야 중 어디에 초점을 맞출지 설명하세요. 내부 카탈로그에서는 요청이 설치, 문제 해결, 호환성 중 무엇에 관한 것인지 지정하세요. 지시를 질문과 일치시키세요. 핵심 요청과 상충하는 추가 선호사항은 순위가 최적화하려는 대상을 바꿀 수 있습니다.

후보 문서와 예산 준비하기 입력은 텍스트 문자열 목록입니다. 원본 문서에서 사용할 수 있는 텍스트를 추출하고 의미 있는 섹션 경계를 보존하며, 목록과 함께 순서가 있는 기록 매핑을 유지하세요. 제조사는 요청 하나에 최대 1,000개의 문서를 허용합니다. 또한 전체 입력 상한을 600,000토큰으로 명시합니다. 질의 토큰 수에 문서 수를 곱한 값에 모든 문서 토큰 수의 합을 더합니다. 이는 쌍별 컨텍스트 한도와 다릅니다. 질의의 중복 텍스트를 줄이면 쌍의 용량과 전체 요청 예산을 모두 확보할 수 있습니다.

단어나 문자 수를 토큰 수로 가정하지 말고 해당 모델의 토큰 수를 계산하세요. 큰 후보에서는 일관된 지문을 선택하거나 유용한 제목을 기준으로 자료를 나누되 상위 출처 정보를 유지하세요. 재정렬은 첫 검색에서 이미 그럴듯한 후보를 찾았을 때 가장 유용합니다. 목록에 들어오지 않은 누락 출처에는 순위를 매길 수 없습니다.

순위 결과와 후속 활용 결과는 관련성 점수와 원래 입력 문서를 가리키는 인덱스를 포함하며 관련성이 높은 순서로 정렬됩니다. top_k 옵션은 반환할 순위 결과 수를 제한하며, 그렇지 않으면 모든 입력 후보가 반환됩니다. 제조사의 REST 인터페이스에서는 문서 텍스트를 포함할 수도 있습니다. 각 원래 인덱스로 제목, 출처 식별자, 애플리케이션에 필요한 메타데이터를 복구한 다음 선택 항목을 표시하거나 관련 텍스트를 답변의 근거 컨텍스트에 담으세요.

상위 결과를 질문과 대조하여 살펴보고 출처 식별 정보가 드러나도록 유지하세요. 상대적으로 높은 순위는 문서의 사실적 정확성을 검증하지 않으며, 부실한 후보만 있는 목록에도 첫 항목은 있습니다. 관련성 선택과 선택된 근거가 사용자에게 답하기에 충분한지 판단하는 일을 구분하세요.

버전 마이그레이션 제조사는 rerank-3를 API 의미 체계는 같고 점수는 대응하는 이전 버전의 분포에 맞춰 보정한 rerank-2.5의 직접 대체 후속 모델로 설명합니다. 이 호환성은 기존 검색 단계와 기록 매핑의 유지를 지원합니다. 마이그레이션에 의존하기 전에 현재 문서 집합에서 의미 있는 결과 순서와 점수 임계값을 비교하세요. rerank-3와 rerank-3-lite는 별도 선택으로 유지하세요. 공통 한도와 지시 이행 기능이 품질 및 지연 시간의 우선순위까지 같게 만들지는 않습니다.

Ailoot Ultra · 재순위화 POST /v1/rerank voyageai/rerank-3

voyageai/rerank-3

VoyageAI by MongoDB /voyageai/rerank-3

시작하기

Voyage rerank-3는 질의·문서 관련성을 점수화하는 품질 중심 Rerank 3 버전입니다. 검색된 텍스트 후보를 재정렬하고 자연어 관련성 지시를 지원하며, 긴 문서·코드·지식 베이스 검색을 위한 32,000토큰 쌍을 처리합니다.

허용 입력
텍스트
결과
순위가 매겨진 결과

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · 재순위화 POST /v1/rerank
입력
text
출력
rerank
출력 형식
json
필드유형요건값과 한도기본값
필드documents유형array요건필수값과 한도기본값—
필드model유형string요건필수값과 한도
voyageai/rerank-3
기본값—
필드provider유형schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드query유형string요건필수값과 한도기본값—
필드session_id유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드top_n유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
기본값—
필드trace유형schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드user유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드documents[].text유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드documents[].image유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
입력 자료 조합

text_rerank · 필수: query, documents array with minItems1

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, query, documents
매개변수material_types명세text
매개변수optional_controls명세provider, session_id, top_n, trace, user
매개변수multimodal_input_binding명세null

수명 주기: synchronous

정확한 모델 ID를 전송하고 네이티브 응답 전체를 보존하세요.

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
미지정 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
미지정 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표과금 단위요금
설정기본 토큰 요금요금표기본 요금과금 단위—요금
입력 · 입력 토큰 — / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Ultra요금표—과금 단위/ 1K 토큰요금
입력 $0.0001 / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · 재순위화

보존된 공식 요청 구조; 문서용 예시실제 요청 자료를 사용하고 결과 전체를 보관하세요
{
  "documents": [
    "Paris is the capital of France.",
    "Berlin is the capital of Germany."
  ],
  "model": "voyageai/rerank-3",
  "query": "What is the capital of France?",
  "top_n": 3
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"
export AILOOT_REQUEST_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))
if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')
p['model']='voyageai/rerank-3'
Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
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
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · 재순위화

json

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 실제 결과 인덱스, 유한한 relevance_score 및 원본 문서 객체가 보존됩니다. 인덱스는 원본 문서 배열과 연결됩니다. 원본 JSON 전체는 정산이 끝난 후에만 저장되고 반환됩니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

원래 작업과 전체/부분 응답을 보존하세요. POST를 재전송하지 마세요.

응답 필드
필드유형
필드model유형string
필드id유형string
필드provider유형string
필드results[].index유형integer
필드results[].relevance_score유형number
필드results[].document.text유형string
필드results[].document.image유형string
필드usage.search_units유형integer
필드usage.total_tokens유형integer
필드usage.cost유형number
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 표현 형식 또는 값이 유효하지 않음다음 단계표시된 요청 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra voyageai/rerank-3

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

voyageai/rerank-3

FAQ · VoyageAI by MongoDB: rerank-3
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/rerank · voyageai/rerank-3: text → rerank

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/rerank · voyageai/rerank-3: documents, model, provider, query, session_id, top_n, trace, user

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/rerank · voyageai/rerank-3: top_n.minimum: 1

자세히 보기

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이력의 지출
요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

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사이트의 문서
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