model

Qwen: Qwen3 Rerank

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 Rerank

Qwen3 Rerank menyusun teks calon berdasarkan pertanyaan dan arahan yang dibekalkan. Profil qwen3-rerank yang tepat menerima senarai dokumen teks dan mengembalikan skor kerelevanan berindeks bersama metadata penggunaan untuk aliran kerja carian dan pemilihan dokumen.

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Qwen3 Rerank menilai teks calon berdasarkan pertanyaan dan arahan pemeringkatan yang dibekalkan. Pemilih tepat yang dikonfigurasikan ialah qwen3-rerank. Peranannya ialah menyusun calon yang dibekalkan untuk kerja carian dan pemilihan dokumen; permintaan menyimpan pertanyaan, arahan dan petikan calon bersama-sama supaya penilaian kerelevanan dapat dijejaki semula kepada inputnya.

Sediakan documents sebagai tatasusunan rentetan, dengan satu petikan calon dalam setiap entri. Simpan pemetaan berasingan daripada setiap kedudukan tatasusunan kepada pengecam dokumen, tajuk atau lokasi sumber anda sendiri. Ini membolehkan aplikasi menghubungkan semula hasil yang telah diperingkatkan dengan petikan asal tanpa menambahkan objek pengecam yang tidak didokumenkan ke dalam tatasusunan rentetan. Untuk carian sokongan, calonnya mungkin bahagian berkaitan yang sudah diperoleh daripada panduan produk; pertanyaan perlu menyatakan keperluan maklumat sebenar pengguna.

Permintaan yang didokumenkan memerlukan model, documents, query, top_n dan instruct. Medan query dan instruct ialah rentetan, manakala top_n ialah integer yang dibekalkan secara eksplisit. Contoh yang diterbitkan menggunakan tiga teks calon, top_n=2 dan arahan untuk mendapatkan petikan berkaitan yang menjawab pertanyaan carian web. Gunakan instruct untuk menyatakan hubungan yang penting bagi pemeringkatan, sambil mengekalkan soalan sebenar dalam query dan bahan yang perlu dinilai dalam documents.

Panduan operasi menyenaraikan panjang input maksimum sebanyak 30K. Fokuskan petikan calon pada teks yang diperlukan untuk menilai kerelevanannya, sambil mengekalkan tajuk atau konteks berdekatan apabila perkara itu mengubah makna. Kekalkan sempadan sumber supaya petikan yang dipilih masih dapat disemak dalam dokumen asalnya. Profil permintaan yang tepat dan medan wajibnya kekal sebagai asas penyediaan input.

Hasil berstruktur yang dikembalikan mengandungi entri results dengan index dan relevance_score. index merujuk kepada kedudukan calon dalam tatasusunan documents asal, bukannya kedudukannya dalam senarai hasil yang telah diperingkatkan. Kekalkan susunan yang dikembalikan dan gunakan setiap index untuk mendapatkan semula teks input yang sepadan. Simpan setiap hasil yang dikembalikan supaya aplikasi dapat memeriksa calon yang dipilih bersama skornya.

Simpan keseluruhan respons JSON, termasuk model, id respons dan usage.total_tokens. Teks dokumen yang dikembalikan mungkin tiada, jadi pastikan tatasusunan calon asal tersedia semasa memproses indeks. Skor kerelevanan dan penggunaan yang dilaporkan mempunyai peranan berasingan: skor menerangkan hasil pemeringkatan, manakala penggunaan merekodkan kuantiti yang dilaporkan untuk operasi itu. Kedua-duanya tidak menggantikan petikan sumber yang menyokong jawapan kemudian.

Untuk aliran kerja carian, gunakan pemeringkatan bagi memilih petikan yang perlu diperiksa atau dipetik oleh langkah seterusnya. Bandingkan petikan yang dipilih dengan pertanyaan dan arahan sebelum membentangkan kandungannya sebagai bukti. Kedudukan tinggi dalam senarai hasil mengenal pasti calon untuk semakan; jawapan akhir aplikasi perlu kekal dikaitkan dengan teks sebenar dan pengecam sumbernya.

Semak hasil dengan pertanyaan yang mewakili penggunaan sebenar dan set calon yang digunakan oleh aplikasi. Pastikan indeks merujuk kepada teks asal yang dimaksudkan, susunannya memenuhi arahan yang dibekalkan dan petikan yang dipilih menjawab soalan. Simpan pemilih tepat, pertanyaan, arahan, pemetaan calon dan keseluruhan respons bersama-sama untuk menghasilkan rekod pemilihan berdasarkan kerelevanan yang boleh digunakan semula pada langkah carian atau dokumen seterusnya.

Ailoot Ultra · Pemeringkatan semula POST /v1/rerank qwen3-rerank

qwen3-rerank

Qwen /qwen3-rerank

Pengenalan

Qwen3 Rerank menyusun teks calon berdasarkan pertanyaan dan arahan yang dibekalkan. Profil qwen3-rerank yang tepat menerima senarai dokumen teks dan mengembalikan skor kerelevanan berindeks bersama metadata penggunaan untuk aliran kerja carian dan pemilihan dokumen.

Input yang diterima
Teks
Hasil
structured

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Pemeringkatan semula POST /v1/rerank
Input
text
Output
structured
Format output
application/json
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
qwen3-rerank
Syarat: Pemilih model literal.
Lalai—
MedandocumentsJenisarrayKeperluanDiperlukanNilai & had
Syarat: Petikan teks calon, dikekalkan dalam susunan input asalnya.
Lalai—
MedanqueryJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Syarat: Pertanyaan kerelevanan.
Lalai—
Medantop_nJenisintegerKeperluanDiperlukanNilai & had
Syarat: Bilangan hasil tersusun mengikut kedudukan yang diminta; tiada nilai minimum, maksimum atau lalai yang tidak didokumenkan dinyatakan sebagai terjamin.
Lalai—
MedaninstructJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Syarat: Arahan yang menerangkan tugas pemerolehan maklumat.
Lalai—
Gabungan bahan input

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, documents, query, top_n, instruct
ParameteroptionalKontrak
Parametermaterial_typesKontraktext
Parameteradditional_propertiesKontraktrue

Kitar hayat: synchronous

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarUnit pengebilanCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasUnit pengebilan—Caj
Input · Token input — / 1K token
Output · Token output — / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
Konfigurasijumlah tokenJadual kadar—Unit pengebilan/ 1K tokenCaj
Input · jumlah token $0.00014 / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Pemeringkatan semula

JSON · susun semula kedudukan teks
{
  "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."
}

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Pemeringkatan semula

Baca indeks dan skor kerelevanan serta padankan setiap indeks kembali kepada dokumen asal anda. Dokumen yang dipulangkan semula mungkin tiada.

Jika respons asal perlu disemak

Simpan respons asal dan id permintaan selepas penghantaran yang tidak pasti; jangan sekali-kali mengulanginya.

Medan respons
MedanJenisMaksud
Medanresults[].indexJenisintegerMaksudIndeks dokumen input asal yang sepadan.
Medanresults[].relevance_scoreJenisnumberMaksudSkor kerelevanan yang dikembalikan.
MedanmodelJenisstringMaksudModel respons sebenar.
MedanidJenisstringMaksudPengecam respons sebenar.
Medanusage.total_tokensJenisintegerMaksudJumlah token terukur yang digunakan untuk pengebilan.
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratJSON atau pemilihan model wajib tidak sah.Langkah seterusnyaBetulkan input yang dinyatakan sebelum membuat permintaan baharu.
Respons401 · authentication_errorSyaratKunci API tidak sah.Langkah seterusnyaGunakan kunci API Ailoot anda yang sah.
Respons503 · price_unavailableSyaratPenetapan harga berstruktur atau kebenaran akses kaedah tidak tersedia.Langkah seterusnyaSimpan respons asal; jangan ulang penghantaran yang tidak pasti.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra qwen3-rerank

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

qwen3-rerank

FAQ · Qwen: Qwen3 Rerank
Apakah input dan hasil yang tersedia?

POST /v1/rerank · qwen3-rerank: text → structured

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

POST /v1/rerank · qwen3-rerank: model, documents, query, top_n, instruct

Butiran lanjut

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan
Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.
Kod promosi sehingga 50%
Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.
Perbelanjaan dalam sejarah
Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial
Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.
Lesen penjual semula
Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.
Dokumen pada laman
Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

Mohon lesen penjual semula · Tawaran dan perjanjian lesen