Qwen3 Rerank vurderer kandidattekst opp mot en innsendt spørring og instruksjon for rangeringen. Den nøyaktige konfigurerte velgeren er qwen3-rerank. Oppgaven er å ordne de innsendte kandidatene for informasjonsinnhenting og dokumentvalg; forespørselen holder spørringen, instruksjonen og kandidatpassasjene samlet, slik at relevansvurderingen kan spores tilbake til inndataene.
Forbered documents som en liste av strenger, med én kandidatpassasje i hver oppføring. Behold en separat kobling fra hver posisjon i listen til din egen dokumentidentifikator, tittel eller kildeplassering. Da kan applikasjonen koble et rangert resultat til den opprinnelige passasjen uten å legge udokumenterte identifikatorobjekter til listen av strenger. For et støttesøk kan kandidatene være relevante avsnitt som allerede er hentet fra en produktveiledning; spørringen skal angi brukerens faktiske informasjonsbehov.
Den dokumenterte forespørselen krever model, documents, query, top_n og instruct. Feltene query og instruct er strenger, og top_n er et heltall som må oppgis eksplisitt. Det publiserte eksemplet bruker tre kandidattekster, top_n=2 og en instruksjon om å hente relevante passasjer som besvarer en nettsøkspørring. Bruk instruct til å angi sammenhengen som er viktig for rangeringen, mens selve spørsmålet beholdes i query og materialet som skal vurderes, i documents.
Operasjonsveiledningen oppgir en maksimal inndatalengde på 30K. Begrens kandidatpassasjene til teksten som trengs for å vurdere relevansen, og behold overskrifter eller nærliggende kontekst når dette endrer betydningen. Behold kildegrensene slik at en valgt passasje fortsatt kan kontrolleres i originaldokumentet. Den nøyaktige forespørselsprofilen og de obligatoriske feltene er fortsatt grunnlaget for å forberede inndataene.
Det returnerte strukturerte resultatet inneholder results-oppføringer med index og relevance_score. index viser til kandidatens posisjon i den opprinnelige documents-listen, ikke posisjonen i den rangerte resultatlisten. Behold den returnerte rekkefølgen og bruk hver index til å finne den tilsvarende inndatateksten. Behold hvert returnerte resultat, slik at applikasjonen kan undersøke de valgte kandidatene sammen med poengverdiene.
Behold hele JSON-svaret, inkludert model, svarets id og usage.total_tokens. Den returnerte dokumentteksten kan mangle, så behold den opprinnelige kandidatlisten tilgjengelig når indeksene behandles. Relevanspoengene og den rapporterte bruken har ulike roller: poengene beskriver rangeringsresultatet, mens bruken registrerer mengden som er rapportert for operasjonen. Ingen av dem erstatter kildepassasjen som underbygger et senere svar.
I en arbeidsflyt for informasjonsinnhenting bruker du rangeringen til å velge passasjene som neste trinn skal undersøke eller sitere. Sammenlign en valgt passasje med spørringen og instruksjonen før du presenterer innholdet som belegg. En høy plassering i resultatlisten peker ut en kandidat for gjennomgang; applikasjonens endelige svar skal fortsatt være knyttet til den faktiske teksten og kildeidentifikatoren.
Gjennomgå resultatet med representative spørringer og kandidatsettene som applikasjonen bruker. Kontroller at indeksene peker til de tiltenkte originaltekstene, at rekkefølgen følger den innsendte instruksjonen, og at de valgte passasjene besvarer spørsmålet. Hold den nøyaktige velgeren, spørringen, instruksjonen, kandidatkoblingene og hele svaret samlet. Det gir en gjenbrukbar registrering av relevansutvalget for neste trinn i informasjonsinnhentingen eller dokumentarbeidet.
", "aboutText": "Qwen3 Rerank vurderer kandidattekst opp mot en innsendt spørring og instruksjon for rangeringen. Den nøyaktige konfigurerte velgeren er qwen3-rerank. Oppgaven er å ordne de innsendte kandidatene for informasjonsinnhenting og dokumentvalg; forespørselen holder spørringen, instruksjonen og kandidatpassasjene samlet, slik at relevansvurderingen kan spores tilbake til inndataene.\n\nForbered documents som en liste av strenger, med én kandidatpassasje i hver oppføring. Behold en separat kobling fra hver posisjon i listen til din egen dokumentidentifikator, tittel eller kildeplassering. Da kan applikasjonen koble et rangert resultat til den opprinnelige passasjen uten å legge udokumenterte identifikatorobjekter til listen av strenger. For et støttesøk kan kandidatene være relevante avsnitt som allerede er hentet fra en produktveiledning; spørringen skal angi brukerens faktiske informasjonsbehov.\n\nDen dokumenterte forespørselen krever model, documents, query, top_n og instruct. Feltene query og instruct er strenger, og top_n er et heltall som må oppgis eksplisitt. Det publiserte eksemplet bruker tre kandidattekster, top_n=2 og en instruksjon om å hente relevante passasjer som besvarer en nettsøkspørring. Bruk instruct til å angi sammenhengen som er viktig for rangeringen, mens selve spørsmålet beholdes i query og materialet som skal vurderes, i documents.\n\nOperasjonsveiledningen oppgir en maksimal inndatalengde på 30K. Begrens kandidatpassasjene til teksten som trengs for å vurdere relevansen, og behold overskrifter eller nærliggende kontekst når dette endrer betydningen. Behold kildegrensene slik at en valgt passasje fortsatt kan kontrolleres i originaldokumentet. Den nøyaktige forespørselsprofilen og de obligatoriske feltene er fortsatt grunnlaget for å forberede inndataene.\n\nDet returnerte strukturerte resultatet inneholder results-oppføringer med index og relevance_score. index viser til kandidatens posisjon i den opprinnelige documents-listen, ikke posisjonen i den rangerte resultatlisten. Behold den returnerte rekkefølgen og bruk hver index til å finne den tilsvarende inndatateksten. Behold hvert returnerte resultat, slik at applikasjonen kan undersøke de valgte kandidatene sammen med poengverdiene.\n\nBehold hele JSON-svaret, inkludert model, svarets id og usage.total_tokens. Den returnerte dokumentteksten kan mangle, så behold den opprinnelige kandidatlisten tilgjengelig når indeksene behandles. Relevanspoengene og den rapporterte bruken har ulike roller: poengene beskriver rangeringsresultatet, mens bruken registrerer mengden som er rapportert for operasjonen. Ingen av dem erstatter kildepassasjen som underbygger et senere svar.\n\nI en arbeidsflyt for informasjonsinnhenting bruker du rangeringen til å velge passasjene som neste trinn skal undersøke eller sitere. Sammenlign en valgt passasje med spørringen og instruksjonen før du presenterer innholdet som belegg. En høy plassering i resultatlisten peker ut en kandidat for gjennomgang; applikasjonens endelige svar skal fortsatt være knyttet til den faktiske teksten og kildeidentifikatoren.\n\nGjennomgå resultatet med representative spørringer og kandidatsettene som applikasjonen bruker. Kontroller at indeksene peker til de tiltenkte originaltekstene, at rekkefølgen følger den innsendte instruksjonen, og at de valgte passasjene besvarer spørsmålet. Hold den nøyaktige velgeren, spørringen, instruksjonen, kandidatkoblingene og hele svaret samlet. Det gir en gjenbrukbar registrering av relevansutvalget for neste trinn i informasjonsinnhentingen eller dokumentarbeidet.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "51b753b1210a80781b110ed3d37f6df41f9ca3285e4e396510d607e58d8ace35", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nb", "methods": [ { "html": "qwen3-rerankQwen3 Rerank ordner kandidattekst etter en innsendt spørring og instruksjon. Den nøyaktige qwen3-rerank-profilen godtar lister med tekstdokumenter og returnerer indekserte relevanspoeng med bruksmetadata for informasjonsinnhenting og dokumentvalg.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Qwen3 Rerank vurderer kandidattekst opp mot en innsendt spørring og instruksjon for rangeringen. Den nøyaktige konfigurerte velgeren er qwen3-rerank. Oppgaven er å ordne de innsendte kandidatene for informasjonsinnhenting og dokumentvalg; forespørselen holder spørringen, instruksjonen og kandidatpassasjene samlet, slik at relevansvurderingen kan spores tilbake til inndataene.
Forbered documents som en liste av strenger, med én kandidatpassasje i hver oppføring. Behold en separat kobling fra hver posisjon i listen til din egen dokumentidentifikator, tittel eller kildeplassering. Da kan applikasjonen koble et rangert resultat til den opprinnelige passasjen uten å legge udokumenterte identifikatorobjekter til listen av strenger. For et støttesøk kan kandidatene være relevante avsnitt som allerede er hentet fra en produktveiledning; spørringen skal angi brukerens faktiske informasjonsbehov.
Den dokumenterte forespørselen krever model, documents, query, top_n og instruct. Feltene query og instruct er strenger, og top_n er et heltall som må oppgis eksplisitt. Det publiserte eksemplet bruker tre kandidattekster, top_n=2 og en instruksjon om å hente relevante passasjer som besvarer en nettsøkspørring. Bruk instruct til å angi sammenhengen som er viktig for rangeringen, mens selve spørsmålet beholdes i query og materialet som skal vurderes, i documents.
Operasjonsveiledningen oppgir en maksimal inndatalengde på 30K. Begrens kandidatpassasjene til teksten som trengs for å vurdere relevansen, og behold overskrifter eller nærliggende kontekst når dette endrer betydningen. Behold kildegrensene slik at en valgt passasje fortsatt kan kontrolleres i originaldokumentet. Den nøyaktige forespørselsprofilen og de obligatoriske feltene er fortsatt grunnlaget for å forberede inndataene.
Det returnerte strukturerte resultatet inneholder results-oppføringer med index og relevance_score. index viser til kandidatens posisjon i den opprinnelige documents-listen, ikke posisjonen i den rangerte resultatlisten. Behold den returnerte rekkefølgen og bruk hver index til å finne den tilsvarende inndatateksten. Behold hvert returnerte resultat, slik at applikasjonen kan undersøke de valgte kandidatene sammen med poengverdiene.
Behold hele JSON-svaret, inkludert model, svarets id og usage.total_tokens. Den returnerte dokumentteksten kan mangle, så behold den opprinnelige kandidatlisten tilgjengelig når indeksene behandles. Relevanspoengene og den rapporterte bruken har ulike roller: poengene beskriver rangeringsresultatet, mens bruken registrerer mengden som er rapportert for operasjonen. Ingen av dem erstatter kildepassasjen som underbygger et senere svar.
I en arbeidsflyt for informasjonsinnhenting bruker du rangeringen til å velge passasjene som neste trinn skal undersøke eller sitere. Sammenlign en valgt passasje med spørringen og instruksjonen før du presenterer innholdet som belegg. En høy plassering i resultatlisten peker ut en kandidat for gjennomgang; applikasjonens endelige svar skal fortsatt være knyttet til den faktiske teksten og kildeidentifikatoren.
Gjennomgå resultatet med representative spørringer og kandidatsettene som applikasjonen bruker. Kontroller at indeksene peker til de tiltenkte originaltekstene, at rekkefølgen følger den innsendte instruksjonen, og at de valgte passasjene besvarer spørsmålet. Hold den nøyaktige velgeren, spørringen, instruksjonen, kandidatkoblingene og hele svaret samlet. Det gir en gjenbrukbar registrering av relevansutvalget for neste trinn i informasjonsinnhentingen eller dokumentarbeidet.
POST /v1/reranktextstructured| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen3-rerank Vilkår: Bokstavelig modellvelger. | Standard— |
Feltdocuments | Typearray | KravPåkrevd | Verdier & grenser Vilkår: Kandidattekster som beholdes i sin opprinnelige inndatarekkefølge. | Standard— |
Feltquery | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Vilkår: Relevansspørring. | Standard— |
Felttop_n | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser Vilkår: Ønsket antall rangerte resultater; ingen udokumenterte minimums-, maksimums- eller standardverdier forutsettes. | Standard— |
Feltinstruct | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Vilkår: Instruksjon som beskriver gjenfinningsoppgaven. | Standard— |
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, documents, query, top_n, instruct |
Parameteroptional | Avtale |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parameteradditional_properties | Avtaletrue |
Livssyklus: synchronous
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 |
| Konfigurasjontoken totalt | Prisplan— | Faktureringsenhet/ 1K tokener | Kostnad Inndata · token totalt $0.00014 / 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 →
{\n "model": "qwen3-rerank",\n "query": "Which passage discusses text ranking?",\n "documents": [\n "Text ranking orders candidate passages by relevance.",\n "Quantum computing studies computation using quantum systems.",\n "Pretrained language models can improve text ranking."\n ],\n "top_n": 2,\n "instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query."\n}Les indekser og relevansverdier, og koble hver indeks tilbake til de opprinnelige dokumentene dine. Et returnert eksemplar av dokumentet kan mangle.
Behold det opprinnelige svaret og forespørsels-ID-en etter en tvetydig sending; aldri gjenta sendingen.
| Felt | Type | Betydning |
|---|---|---|
Feltresults[].index | Typeinteger | BetydningIndeks for det tilsvarende opprinnelige inndatadokumentet. |
Feltresults[].relevance_score | Typenumber | BetydningReturnert relevansverdi. |
Feltmodel | Typestring | BetydningFaktisk svarmodell. |
Feltid | Typestring | BetydningFaktisk svaridentifikator. |
Feltusage.total_tokens | Typeinteger | BetydningMålt samlet antall tokener som brukes til fakturering. |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldig JSON eller ugyldig påkrevd modellvalg. | Neste trinnKorriger de angitte inndataene før en ny forespørsel. |
Svar401 · authentication_error | VilkårUgyldig API-nøkkel. | Neste trinnBruk den gyldige Ailoot API-nøkkelen din. |
Svar503 · price_unavailable | VilkårStrukturert prising eller tilgangsgodkjenning for metoden er ikke tilgjengelig. | Neste trinnBehold det opprinnelige svaret; ikke gjenta en tvetydig sending. |
Ailoot Ultra qwen3-rerank
Bruk metodestiene som vises ovenfor.