Qwen3 Reranker 8B er en modell for omrangering av tekst, tilgjengelig under den nøyaktige ID-en qwen/qwen3-reranker-8b. Den tar imot en spørring og en samling kandidatdokumenter og returnerer en relevansrangering. En praktisk plassering er mellom et innledende søk og applikasjonen som bruker de valgte avsnittene: Hent mulige treff først, omranger treffene mot det faktiske spørsmålet og send den valgte kildeteksten videre til neste trinn.
Send POST /v1/rerank med en JSON-kropp som inneholder model, query og documents. Sett model til qwen/qwen3-reranker-8b, oppgi søkespørsmålet som en streng og legg kandidatavsnittene i en array med tekststrenger som ikke er tom. Behold rekkefølgen på inndata-arrayen og dine egne dokumentidentifikatorer ved siden av, fordi den returnerte index identifiserer et dokument etter den opprinnelige posisjonen. Ta med materialet som avgjør relevansen, som et produktnavn, et vilkår i retningslinjene eller et teknisk avsnitt, i teksten som oppgis for kandidaten.
Den valgfrie parameteren top_n er et heltall med minsteverdi 1 og velger hvor mange av de mest relevante dokumentene som skal returneres. For et kundestøttesøk kan spørringen være kundens nøyaktige spørsmål og dokumentene være aktuelle deler av hjelpesenteret. For en intern kunnskapsbase bruker du spørsmålet sammen med avsnitt som beholder deloverskriftene og nok omkringliggende tekst til å forklare hvert resultat. Velg et resultatantall som passer svaret eller søkevisningen i neste trinn.
Den publiserte modellprofilen oppgir en kontekstlengde på 40 960 tokener. Ta høyde for spørringen og den oppgitte dokumentteksten når du forbereder forespørselen, og velg avsnittene som er nyttige for spørsmålet. Omrangering produserer poengsummer og kildeutvalg; bruk den valgte dokumentteksten når et annet trinn skal formulere et svar eller et sitat.
Operasjonen returnerer et fullstendig JSON-svar. Les results i den returnerte relevansrekkefølgen, behold hvert resultats index, relevance_score og returnerte dokumentinnhold, og behold svarets modell-, identifikator- og usage-felt når de finnes. Koble indeksene tilbake til de opprinnelige dokumentene før du presenterer en kilde eller setter sammen et svar. Lagre det opprinnelige svaret og forespørselsidentiteten hvis leveringen avbrytes, slik at det eksisterende resultatet kan undersøkes uten å sende inn den samme uavklarte operasjonen på nytt.
", "aboutText": "Qwen3 Reranker 8B er en modell for omrangering av tekst, tilgjengelig under den nøyaktige ID-en qwen/qwen3-reranker-8b. Den tar imot en spørring og en samling kandidatdokumenter og returnerer en relevansrangering. En praktisk plassering er mellom et innledende søk og applikasjonen som bruker de valgte avsnittene: Hent mulige treff først, omranger treffene mot det faktiske spørsmålet og send den valgte kildeteksten videre til neste trinn.\n\nSend POST /v1/rerank med en JSON-kropp som inneholder model, query og documents. Sett model til qwen/qwen3-reranker-8b, oppgi søkespørsmålet som en streng og legg kandidatavsnittene i en array med tekststrenger som ikke er tom. Behold rekkefølgen på inndata-arrayen og dine egne dokumentidentifikatorer ved siden av, fordi den returnerte index identifiserer et dokument etter den opprinnelige posisjonen. Ta med materialet som avgjør relevansen, som et produktnavn, et vilkår i retningslinjene eller et teknisk avsnitt, i teksten som oppgis for kandidaten.\n\nDen valgfrie parameteren top_n er et heltall med minsteverdi 1 og velger hvor mange av de mest relevante dokumentene som skal returneres. For et kundestøttesøk kan spørringen være kundens nøyaktige spørsmål og dokumentene være aktuelle deler av hjelpesenteret. For en intern kunnskapsbase bruker du spørsmålet sammen med avsnitt som beholder deloverskriftene og nok omkringliggende tekst til å forklare hvert resultat. Velg et resultatantall som passer svaret eller søkevisningen i neste trinn.\n\nDen publiserte modellprofilen oppgir en kontekstlengde på 40 960 tokener. Ta høyde for spørringen og den oppgitte dokumentteksten når du forbereder forespørselen, og velg avsnittene som er nyttige for spørsmålet. Omrangering produserer poengsummer og kildeutvalg; bruk den valgte dokumentteksten når et annet trinn skal formulere et svar eller et sitat.\n\nOperasjonen returnerer et fullstendig JSON-svar. Les results i den returnerte relevansrekkefølgen, behold hvert resultats index, relevance_score og returnerte dokumentinnhold, og behold svarets modell-, identifikator- og usage-felt når de finnes. Koble indeksene tilbake til de opprinnelige dokumentene før du presenterer en kilde eller setter sammen et svar. Lagre det opprinnelige svaret og forespørselsidentiteten hvis leveringen avbrytes, slik at det eksisterende resultatet kan undersøkes uten å sende inn den samme uavklarte operasjonen på nytt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "bce3c7c6587fd83bf22a2d108cf4d6aad303d84f50ed952e8ec9cfaf3777e7b2", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nb", "methods": [ { "html": "qwen/qwen3-reranker-8bQwen3 Reranker 8B rangerer oppgitte tekstdokumenter mot en søkespørring. Send qwen/qwen3-reranker-8b til Rerank-endepunktet med spørringen og kandidatavsnittene, og bruk deretter de returnerte relevanspoengene og opprinnelige dokumentindeksene til å velge materiale til søkeresultater, et svar fra en kunnskapsbase eller en innhentingsflyt.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Qwen3 Reranker 8B er en modell for omrangering av tekst, tilgjengelig under den nøyaktige ID-en qwen/qwen3-reranker-8b. Den tar imot en spørring og en samling kandidatdokumenter og returnerer en relevansrangering. En praktisk plassering er mellom et innledende søk og applikasjonen som bruker de valgte avsnittene: Hent mulige treff først, omranger treffene mot det faktiske spørsmålet og send den valgte kildeteksten videre til neste trinn.
Send POST /v1/rerank med en JSON-kropp som inneholder model, query og documents. Sett model til qwen/qwen3-reranker-8b, oppgi søkespørsmålet som en streng og legg kandidatavsnittene i en array med tekststrenger som ikke er tom. Behold rekkefølgen på inndata-arrayen og dine egne dokumentidentifikatorer ved siden av, fordi den returnerte index identifiserer et dokument etter den opprinnelige posisjonen. Ta med materialet som avgjør relevansen, som et produktnavn, et vilkår i retningslinjene eller et teknisk avsnitt, i teksten som oppgis for kandidaten.
Den valgfrie parameteren top_n er et heltall med minsteverdi 1 og velger hvor mange av de mest relevante dokumentene som skal returneres. For et kundestøttesøk kan spørringen være kundens nøyaktige spørsmål og dokumentene være aktuelle deler av hjelpesenteret. For en intern kunnskapsbase bruker du spørsmålet sammen med avsnitt som beholder deloverskriftene og nok omkringliggende tekst til å forklare hvert resultat. Velg et resultatantall som passer svaret eller søkevisningen i neste trinn.
Den publiserte modellprofilen oppgir en kontekstlengde på 40 960 tokener. Ta høyde for spørringen og den oppgitte dokumentteksten når du forbereder forespørselen, og velg avsnittene som er nyttige for spørsmålet. Omrangering produserer poengsummer og kildeutvalg; bruk den valgte dokumentteksten når et annet trinn skal formulere et svar eller et sitat.
Operasjonen returnerer et fullstendig JSON-svar. Les results i den returnerte relevansrekkefølgen, behold hvert resultats index, relevance_score og returnerte dokumentinnhold, og behold svarets modell-, identifikator- og usage-felt når de finnes. Koble indeksene tilbake til de opprinnelige dokumentene før du presenterer en kilde eller setter sammen et svar. Lagre det opprinnelige svaret og forespørselsidentiteten hvis leveringen avbrytes, slik at det eksisterende resultatet kan undersøkes uten å sende inn den samme uavklarte operasjonen på nytt.
POST /v1/reranktextranking| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen/qwen3-reranker-8b | Standard— |
Feltquery | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltdocuments | Typearray | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Felttop_n | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 | Standard— |
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, query, documents |
Parameteroptional | Avtaletop_n |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parameterconditions | Avtale |
Livssyklus: synchronous_json
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 |
| Konfigurasjoninndatatoken | Prisplan— | Faktureringsenhet/ 1K tokener | Kostnad Inndata $0.0004 / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"documents": ["Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany."], "model": "qwen/qwen3-reranker-8b", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltresults | Typearray |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-reranker-8b
Bruk metodestiene som vises ovenfor.