Cohere Rerank 3.5 er en flerspråklig modell for relevansrangering av kandidatdokumenter og halvstrukturert tekst. Den vurderer hver kandidat i forhold til en spørring og returnerer en omordnet resultatliste med relevansskårer. Den kan forbedre kandidater hentet gjennom nøkkelordbasert eller semantisk søk og velge avsnitt til et svar støttet av gjenfinning. Oppgaven er å forbedre rekkefølgen på belegget fremfor å generere et fritt formulert svar eller lage en ny korpusindeks.
Den nøyaktige produsentidentifikatoren er rerank-v3.5. Den bruker en kontekst på 4096 tokener, forskjellig fra Rerank 4 Pro og Fast sin kontekst på 32K. Tokener i spørringen og dokumentet teller samlet mot dette vinduet per kandidat. Den modellspesifikke klargjøringsveiledningen avkorter en spørring etter de første 2048 tokenene og beskriver dokumentdeler på 4093 tokener før spørringen tas med i beregningen. Hold spørringen fokusert, og klargjør kandidatavsnitt som inneholder informasjonen som trengs for å vurdere det forespurte forholdet.
Oppgi spørringen og en liste med kandidattekststrenger. Hvert resultat har en indeks som peker på den opprinnelige dokumentposisjonen, og en relevansskår; top_n velger hvor mange rangerte resultater som skal beholdes. Uten denne parameteren returnerer den dokumenterte produsentarbeidsflyten alle resultater. Behold dokumentidentifikatorer uavhengig av skåren, slik at det øverste avsnittet fortsatt kan spores til det opprinnelige regelverket, produktposten eller meldingen.
Rerank 3.5 støtter mer enn 100 språk, inkludert engelsk og ikke-engelsk materiale. En spørring kan inneholde flere sider ved behovet, for eksempel produktet, brukerens situasjon og ønsket prosedyre. For strukturerte poster fjernet V2-utgaven rå dokumentobjekter og anbefaler YAML-strenger. Hold nyttige felter i en bevisst rekkefølge, med avgjørende innhold før mindre relevante metadata, fordi lange strenger kan bli avkortet. Dette fungerer for titler og innhold, produktegenskaper eller emnet og brødteksten i en melding.
Produsentens V2-referanse bruker max_tokens_per_doc for dokumentavkorting, med standardverdien 4096. Coheres klargjøringsveiledning beskriver også oppdeling av lange dokumenter; de effektive inndataene avhenger av den valgte arbeidsflyten og dokumentinnstillingene. For større kontroll bør du klargjøre identifiserbare avsnitt selv fremfor å anta at hver seksjon av en lang kilde fortsatt er synlig. Behold nok kontekst rundt til å skille et avsnitt som inneholder svaret, fra et som bare deler ordforrådet.
Av hensyn til forespørselsytelsen anbefaler den gjeldende referansen å ikke sende mer enn 1 000 dokumenter samtidig. Relevansskårer normaliseres mellom 0 og 1, men verdiene avhenger av spørringen og kandidatene og er ikke en lineær skala for korrekthet. Bruk rangeringen til å identifisere nyttig belegg. Hvis en skårterskel trengs, bør du velge representative domenespørringer og avsnitt med tvilsom relevans, slik at terskelen gjenspeiler den faktiske gjenfinningsoppgaven.
En praktisk støttearbeidsflyt kan omrangere kandidatseksjoner i returreglene for et spørsmål om en skadet vare og deretter sende den valgte kildeteksten til et trinn for svarskriving. Et e-postsøk kan rangere meldinger etter et bestemt problem og beholde den opprinnelige meldingsidentifikatoren med hvert resultat. Den nyttige leveransen er den ordnede listen med belegg. Behold Rerank 3.5s kortere kontekst og dokumentklargjøring for V2 knyttet til dette resultatet fremfor å erstatte dem med grenser fra senere modeller.
", "aboutText": "Cohere Rerank 3.5 er en flerspråklig modell for relevansrangering av kandidatdokumenter og halvstrukturert tekst. Den vurderer hver kandidat i forhold til en spørring og returnerer en omordnet resultatliste med relevansskårer. Den kan forbedre kandidater hentet gjennom nøkkelordbasert eller semantisk søk og velge avsnitt til et svar støttet av gjenfinning. Oppgaven er å forbedre rekkefølgen på belegget fremfor å generere et fritt formulert svar eller lage en ny korpusindeks.\n\nDen nøyaktige produsentidentifikatoren er rerank-v3.5. Den bruker en kontekst på 4096 tokener, forskjellig fra Rerank 4 Pro og Fast sin kontekst på 32K. Tokener i spørringen og dokumentet teller samlet mot dette vinduet per kandidat. Den modellspesifikke klargjøringsveiledningen avkorter en spørring etter de første 2048 tokenene og beskriver dokumentdeler på 4093 tokener før spørringen tas med i beregningen. Hold spørringen fokusert, og klargjør kandidatavsnitt som inneholder informasjonen som trengs for å vurdere det forespurte forholdet.\n\nOppgi spørringen og en liste med kandidattekststrenger. Hvert resultat har en indeks som peker på den opprinnelige dokumentposisjonen, og en relevansskår; top_n velger hvor mange rangerte resultater som skal beholdes. Uten denne parameteren returnerer den dokumenterte produsentarbeidsflyten alle resultater. Behold dokumentidentifikatorer uavhengig av skåren, slik at det øverste avsnittet fortsatt kan spores til det opprinnelige regelverket, produktposten eller meldingen.\n\nRerank 3.5 støtter mer enn 100 språk, inkludert engelsk og ikke-engelsk materiale. En spørring kan inneholde flere sider ved behovet, for eksempel produktet, brukerens situasjon og ønsket prosedyre. For strukturerte poster fjernet V2-utgaven rå dokumentobjekter og anbefaler YAML-strenger. Hold nyttige felter i en bevisst rekkefølge, med avgjørende innhold før mindre relevante metadata, fordi lange strenger kan bli avkortet. Dette fungerer for titler og innhold, produktegenskaper eller emnet og brødteksten i en melding.\n\nProdusentens V2-referanse bruker max_tokens_per_doc for dokumentavkorting, med standardverdien 4096. Coheres klargjøringsveiledning beskriver også oppdeling av lange dokumenter; de effektive inndataene avhenger av den valgte arbeidsflyten og dokumentinnstillingene. For større kontroll bør du klargjøre identifiserbare avsnitt selv fremfor å anta at hver seksjon av en lang kilde fortsatt er synlig. Behold nok kontekst rundt til å skille et avsnitt som inneholder svaret, fra et som bare deler ordforrådet.\n\nAv hensyn til forespørselsytelsen anbefaler den gjeldende referansen å ikke sende mer enn 1 000 dokumenter samtidig. Relevansskårer normaliseres mellom 0 og 1, men verdiene avhenger av spørringen og kandidatene og er ikke en lineær skala for korrekthet. Bruk rangeringen til å identifisere nyttig belegg. Hvis en skårterskel trengs, bør du velge representative domenespørringer og avsnitt med tvilsom relevans, slik at terskelen gjenspeiler den faktiske gjenfinningsoppgaven.\n\nEn praktisk støttearbeidsflyt kan omrangere kandidatseksjoner i returreglene for et spørsmål om en skadet vare og deretter sende den valgte kildeteksten til et trinn for svarskriving. Et e-postsøk kan rangere meldinger etter et bestemt problem og beholde den opprinnelige meldingsidentifikatoren med hvert resultat. Den nyttige leveransen er den ordnede listen med belegg. Behold Rerank 3.5s kortere kontekst og dokumentklargjøring for V2 knyttet til dette resultatet fremfor å erstatte dem med grenser fra senere modeller.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "4379b178f9589ed51aae49b13f68de79cf3ec7d7ffdbb11e935b7318636eab05", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nb", "methods": [ { "html": "cohere/rerank-v3.5Cohere Rerank 3.5 omorganiserer kandidattekst og halvstrukturerte poster etter relevans for en spørring. Den støtter mer enn 100 språk og en kontekst på 4096 tokener for å forbedre nøkkelordbaserte eller semantiske søkeresultater før et svar eller en søkevisning.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Cohere Rerank 3.5 er en flerspråklig modell for relevansrangering av kandidatdokumenter og halvstrukturert tekst. Den vurderer hver kandidat i forhold til en spørring og returnerer en omordnet resultatliste med relevansskårer. Den kan forbedre kandidater hentet gjennom nøkkelordbasert eller semantisk søk og velge avsnitt til et svar støttet av gjenfinning. Oppgaven er å forbedre rekkefølgen på belegget fremfor å generere et fritt formulert svar eller lage en ny korpusindeks.
Den nøyaktige produsentidentifikatoren er rerank-v3.5. Den bruker en kontekst på 4096 tokener, forskjellig fra Rerank 4 Pro og Fast sin kontekst på 32K. Tokener i spørringen og dokumentet teller samlet mot dette vinduet per kandidat. Den modellspesifikke klargjøringsveiledningen avkorter en spørring etter de første 2048 tokenene og beskriver dokumentdeler på 4093 tokener før spørringen tas med i beregningen. Hold spørringen fokusert, og klargjør kandidatavsnitt som inneholder informasjonen som trengs for å vurdere det forespurte forholdet.
Oppgi spørringen og en liste med kandidattekststrenger. Hvert resultat har en indeks som peker på den opprinnelige dokumentposisjonen, og en relevansskår; top_n velger hvor mange rangerte resultater som skal beholdes. Uten denne parameteren returnerer den dokumenterte produsentarbeidsflyten alle resultater. Behold dokumentidentifikatorer uavhengig av skåren, slik at det øverste avsnittet fortsatt kan spores til det opprinnelige regelverket, produktposten eller meldingen.
Rerank 3.5 støtter mer enn 100 språk, inkludert engelsk og ikke-engelsk materiale. En spørring kan inneholde flere sider ved behovet, for eksempel produktet, brukerens situasjon og ønsket prosedyre. For strukturerte poster fjernet V2-utgaven rå dokumentobjekter og anbefaler YAML-strenger. Hold nyttige felter i en bevisst rekkefølge, med avgjørende innhold før mindre relevante metadata, fordi lange strenger kan bli avkortet. Dette fungerer for titler og innhold, produktegenskaper eller emnet og brødteksten i en melding.
Produsentens V2-referanse bruker max_tokens_per_doc for dokumentavkorting, med standardverdien 4096. Coheres klargjøringsveiledning beskriver også oppdeling av lange dokumenter; de effektive inndataene avhenger av den valgte arbeidsflyten og dokumentinnstillingene. For større kontroll bør du klargjøre identifiserbare avsnitt selv fremfor å anta at hver seksjon av en lang kilde fortsatt er synlig. Behold nok kontekst rundt til å skille et avsnitt som inneholder svaret, fra et som bare deler ordforrådet.
Av hensyn til forespørselsytelsen anbefaler den gjeldende referansen å ikke sende mer enn 1 000 dokumenter samtidig. Relevansskårer normaliseres mellom 0 og 1, men verdiene avhenger av spørringen og kandidatene og er ikke en lineær skala for korrekthet. Bruk rangeringen til å identifisere nyttig belegg. Hvis en skårterskel trengs, bør du velge representative domenespørringer og avsnitt med tvilsom relevans, slik at terskelen gjenspeiler den faktiske gjenfinningsoppgaven.
En praktisk støttearbeidsflyt kan omrangere kandidatseksjoner i returreglene for et spørsmål om en skadet vare og deretter sende den valgte kildeteksten til et trinn for svarskriving. Et e-postsøk kan rangere meldinger etter et bestemt problem og beholde den opprinnelige meldingsidentifikatoren med hvert resultat. Den nyttige leveransen er den ordnede listen med belegg. Behold Rerank 3.5s kortere kontekst og dokumentklargjøring for V2 knyttet til dette resultatet fremfor å erstatte dem med grenser fra senere modeller.
POST /v1/reranktextrerank| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltdocuments | Typearray | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser cohere/rerank-v3.5 | Standard— |
Feltprovider | Typeschema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltquery | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltsession_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttop_n | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 | Standard— |
Felttrace | Typeschema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltuser | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltdocuments[].text | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltdocuments[].image | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
text_rerank · Påkrevd: query, documents array with minItems1
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, query, documents |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parameteroptional_controls | Avtaleprovider, session_id, top_n, trace, user |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Livssyklus: synchronous
Send den eksakte modell-ID-en og behold hele svaret i det opprinnelige formatet.
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Faktureringsenhet | Kostnad |
|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Faktureringsenhet— | Kostnad Inndata · Inngående tokener — / 1K tokener Utdata · Utgående tokener — / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonUltra | Prisplan— | Faktureringsenhetper søkeenhet | Kostnad total · søkeenhet $0.002 per søkeenhet |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
{\n "documents": [\n "Paris is the capital of France.",\n "Berlin is the capital of Germany."\n ],\n "model": "cohere/rerank-v3.5",\n "query": "What is the capital of France?",\n "top_n": 3\n}set -eu\n: "${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']='cohere/rerank-v3.5'\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
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Alle faktiske resultatindekser, alle endelige relevance_score-verdier og de opprinnelige dokumentobjektene bevares. Indeksene knytter resultatene til den opprinnelige dokumentmatrisen. Hele det opprinnelige JSON-svaret lagres og returneres først etter oppgjør.
Behold den opprinnelige operasjonen og hele eller deler av svaret; ikke gjenta POST.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltmodel | Typestring |
Feltid | Typestring |
Feltprovider | Typestring |
Feltresults[].index | Typeinteger |
Feltresults[].relevance_score | Typenumber |
Feltresults[].document.text | Typestring |
Feltresults[].document.image | Typestring |
Feltusage.search_units | Typeinteger |
Feltusage.total_tokens | Typeinteger |
Feltusage.cost | Typenumber |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldig påkrevd felt, representasjon eller verdi | Neste trinnKorriger det angitte forespørselsfeltet. |
Ailoot Ultra cohere/rerank-v3.5
Bruk metodestiene som vises ovenfor.