Voyage rerank-3-lite is de op lage latentie gerichte editie van de Rerank 3-reeks van Voyage. Het verwerkt een tekstuele zoekvraag en kandidaatdocumenten, beoordeelt elk paar van zoekvraag en document samen en geeft relevantiescores in gerangschikte volgorde terug. Het vormt de tweede zoekfase: een embedding- of trefwoordzoeker vindt de kandidaten, waarna Lite hun volgorde verfijnt. Het resultaat is een rangschikking voor gebruik in zoeken of een workflow voor retrieval-augmented generation.
Wat verandert in Rerank 3 Lite De producent benadrukt betere informatieophaling uit lange documenten en code ten opzichte van rerank-2.5-lite. Beide Rerank 3-edities behouden de mogelijkheid om instructies te volgen en dezelfde contextklasse van 32K, terwijl Lite voor latentiegevoelige toepassingen is ontworpen. Daardoor is het een praktische kandidaat voor interactief zoeken in kennisbanken, het ophalen van supportdocumenten en het opzoeken van code wanneer gebruikers snel relevante resultaten nodig hebben. Kies het op basis van de kwaliteits- en responstijdvereisten van de werkelijke verzameling in plaats van aan te nemen dat een kleinere editie een kleiner contextvenster betekent.
Stuur relevantie met de zoekvraag Instructies in natuurlijke taal kunnen de zoekvraag vergezellen om uit te leggen wat relevant is. Houd de vraag en de relevantievoorkeur beknopt en consistent. Gebruik voor een zoekopdracht in softwaresupport bijvoorbeeld: “Vind de procedure om een apparaat te resetten; geef voorrang aan instructies voor de opgegeven hardwarerevisie.” Voeg bij een dubbelzinnige productnaam de productcategorie toe, zodat ongerelateerde betekenissen niet overheersen. Een voorkeur in de zoekvraag stuurt de semantische score; gebruik expliciete metagegevens van de verzameling om het juiste product, de documentversie of het toegangsbereik te selecteren voordat je de kandidatenlijst opbouwt.
Bereid een shortlist van tekstkandidaten voor De invoerdocumenten zijn strings. Haal leesbare tekst uit bronmateriaal en behoud nuttige titels, koppen, identifiers en omliggende context. Houd een stabiele koppeling bij van elke invoerpositie naar de oorspronkelijke registratie. Voeg bij een artikel over probleemoplossing het symptoom en de relevante procedure toe, niet alleen een losstaande zin. Voeg voor zoeken in broncode de functie en nabijgelegen informatie toe die nodig is om die van gelijknamige functies te onderscheiden. Verwijder herhaalde navigatie of standaardtekst wanneer die de nuttige passage verdringt.
De reranker kan alleen de documenten herschikken die hij ontvangt. Als de eerste zoekopdracht het relevante artikel nooit ophaalt, kan deze fase die ontbrekende kandidaat niet terugvinden. Onderzoek zowel de shortlist als de eindvolgorde wanneer een resultaat verkeerd lijkt. Deel een lang document met veel onderwerpen op in samenhangende secties en behoud hun verwijzingen naar het bovenliggende document, zodat een relevante sectie geselecteerd kan worden zonder de bron te verliezen.
Context en aanvraaglimieten De huidige gids van de maker specificeert een maximum van 8.000 tokens voor de zoekvraag en een gecombineerd maximum van 32.000 tokens voor de zoekvraag plus elk afzonderlijk document. Hij staat maximaal 1.000 kandidaatdocumenten en een totaal aanvraagbudget van 600.000 tokens toe, berekend als het aantal zoekvraagtokens vermenigvuldigd met het aantal documenten, plus alle documenttokens. Een lange zoekvraag neemt dus ruimte in elk paar in en telt herhaaldelijk mee in het totale budget. Tel de ingediende tekst met de juiste modeltokenizer in plaats van tekens, woorden en tokens als onderling uitwisselbaar te beschouwen.
Een zoekvraag van 500 tokens met 100 documenten van elk 4.000 tokens telt volgens die formule bijvoorbeeld als 450.000 invoertokens. Dit illustreert de budgetberekening, geen aanbevolen shortlistgrootte of gemeten snelheidsresultaat. De gedocumenteerde afkapoptie is standaard ingeschakeld; te lange tekst kan vóór het scoren worden ingekort. Bereid belangrijke secties bewust voor, zodat het afkappen niet precies de passage verwijdert die je wilt laten overeenkomen.
Lees en gebruik het resultaat Resultaten worden van de hoogste relevantiescore naar beneden gesorteerd. Elk resultaat benoemt de oorspronkelijke invoerpositie van het document, zodat de toepassing haar eigen titel, registratie-identifier en bron kan toevoegen. De instelling top_k bepaalt hoeveel gerangschikte kandidaten worden teruggegeven; zonder die instelling worden alle kandidaten teruggegeven. De REST-interface van de maker kan ook de documenttekst teruggeven. Behoud de oorspronkelijke identifiers bij de geselecteerde resultaten wanneer je een zoekpagina toont of bewijsmateriaal aan een antwoordgeneratiestap doorgeeft.
Een relevantiescore drukt uit hoe goed een kandidaat bij de zoekvraag past; ze stelt niet vast dat de beweringen van de kandidaat correct zijn. Vergelijk de hoogst gerangschikte items met de werkelijke gebruikersvraag, inclusief uitsluitingen en verschillen in documentversie. Als elke kandidaat irrelevant is, bestaat er nog steeds een hoogst gerangschikt item. Bepaal met representatieve zoekvragen uit de verzameling hoe je toepassing daarmee omgaat.
Upgraden en de editie kiezen De maker beschrijft rerank-3-lite als een upgrade van rerank-2.5-lite met ongewijzigde API-semantiek en scores die op de verdeling van de overeenkomstige voorganger zijn gekalibreerd. Behoud de bestaande registratiekoppeling en ophaalfase en vergelijk vervolgens de resulterende volgorde op betekenisvolle zoekvragen voordat je op een bestaande scoredrempel vertrouwt. Gebruik Lite voor een zoekervaring waarbij responstijd telt; gebruik de kwaliteitsgerichte editie rerank-3 als vergelijking wanneer relevantie bij moeilijke kandidaten zwaarder weegt.
", "aboutText": "Voyage rerank-3-lite is de op lage latentie gerichte editie van de Rerank 3-reeks van Voyage. Het verwerkt een tekstuele zoekvraag en kandidaatdocumenten, beoordeelt elk paar van zoekvraag en document samen en geeft relevantiescores in gerangschikte volgorde terug. Het vormt de tweede zoekfase: een embedding- of trefwoordzoeker vindt de kandidaten, waarna Lite hun volgorde verfijnt. Het resultaat is een rangschikking voor gebruik in zoeken of een workflow voor retrieval-augmented generation.\n\nWat verandert in Rerank 3 Lite\nDe producent benadrukt betere informatieophaling uit lange documenten en code ten opzichte van rerank-2.5-lite. Beide Rerank 3-edities behouden de mogelijkheid om instructies te volgen en dezelfde contextklasse van 32K, terwijl Lite voor latentiegevoelige toepassingen is ontworpen. Daardoor is het een praktische kandidaat voor interactief zoeken in kennisbanken, het ophalen van supportdocumenten en het opzoeken van code wanneer gebruikers snel relevante resultaten nodig hebben. Kies het op basis van de kwaliteits- en responstijdvereisten van de werkelijke verzameling in plaats van aan te nemen dat een kleinere editie een kleiner contextvenster betekent.\n\nStuur relevantie met de zoekvraag\nInstructies in natuurlijke taal kunnen de zoekvraag vergezellen om uit te leggen wat relevant is. Houd de vraag en de relevantievoorkeur beknopt en consistent. Gebruik voor een zoekopdracht in softwaresupport bijvoorbeeld: “Vind de procedure om een apparaat te resetten; geef voorrang aan instructies voor de opgegeven hardwarerevisie.” Voeg bij een dubbelzinnige productnaam de productcategorie toe, zodat ongerelateerde betekenissen niet overheersen. Een voorkeur in de zoekvraag stuurt de semantische score; gebruik expliciete metagegevens van de verzameling om het juiste product, de documentversie of het toegangsbereik te selecteren voordat je de kandidatenlijst opbouwt.\n\nBereid een shortlist van tekstkandidaten voor\nDe invoerdocumenten zijn strings. Haal leesbare tekst uit bronmateriaal en behoud nuttige titels, koppen, identifiers en omliggende context. Houd een stabiele koppeling bij van elke invoerpositie naar de oorspronkelijke registratie. Voeg bij een artikel over probleemoplossing het symptoom en de relevante procedure toe, niet alleen een losstaande zin. Voeg voor zoeken in broncode de functie en nabijgelegen informatie toe die nodig is om die van gelijknamige functies te onderscheiden. Verwijder herhaalde navigatie of standaardtekst wanneer die de nuttige passage verdringt.\n\nDe reranker kan alleen de documenten herschikken die hij ontvangt. Als de eerste zoekopdracht het relevante artikel nooit ophaalt, kan deze fase die ontbrekende kandidaat niet terugvinden. Onderzoek zowel de shortlist als de eindvolgorde wanneer een resultaat verkeerd lijkt. Deel een lang document met veel onderwerpen op in samenhangende secties en behoud hun verwijzingen naar het bovenliggende document, zodat een relevante sectie geselecteerd kan worden zonder de bron te verliezen.\n\nContext en aanvraaglimieten\nDe huidige gids van de maker specificeert een maximum van 8.000 tokens voor de zoekvraag en een gecombineerd maximum van 32.000 tokens voor de zoekvraag plus elk afzonderlijk document. Hij staat maximaal 1.000 kandidaatdocumenten en een totaal aanvraagbudget van 600.000 tokens toe, berekend als het aantal zoekvraagtokens vermenigvuldigd met het aantal documenten, plus alle documenttokens. Een lange zoekvraag neemt dus ruimte in elk paar in en telt herhaaldelijk mee in het totale budget. Tel de ingediende tekst met de juiste modeltokenizer in plaats van tekens, woorden en tokens als onderling uitwisselbaar te beschouwen.\n\nEen zoekvraag van 500 tokens met 100 documenten van elk 4.000 tokens telt volgens die formule bijvoorbeeld als 450.000 invoertokens. Dit illustreert de budgetberekening, geen aanbevolen shortlistgrootte of gemeten snelheidsresultaat. De gedocumenteerde afkapoptie is standaard ingeschakeld; te lange tekst kan vóór het scoren worden ingekort. Bereid belangrijke secties bewust voor, zodat het afkappen niet precies de passage verwijdert die je wilt laten overeenkomen.\n\nLees en gebruik het resultaat\nResultaten worden van de hoogste relevantiescore naar beneden gesorteerd. Elk resultaat benoemt de oorspronkelijke invoerpositie van het document, zodat de toepassing haar eigen titel, registratie-identifier en bron kan toevoegen. De instelling top_k bepaalt hoeveel gerangschikte kandidaten worden teruggegeven; zonder die instelling worden alle kandidaten teruggegeven. De REST-interface van de maker kan ook de documenttekst teruggeven. Behoud de oorspronkelijke identifiers bij de geselecteerde resultaten wanneer je een zoekpagina toont of bewijsmateriaal aan een antwoordgeneratiestap doorgeeft.\n\nEen relevantiescore drukt uit hoe goed een kandidaat bij de zoekvraag past; ze stelt niet vast dat de beweringen van de kandidaat correct zijn. Vergelijk de hoogst gerangschikte items met de werkelijke gebruikersvraag, inclusief uitsluitingen en verschillen in documentversie. Als elke kandidaat irrelevant is, bestaat er nog steeds een hoogst gerangschikt item. Bepaal met representatieve zoekvragen uit de verzameling hoe je toepassing daarmee omgaat.\n\nUpgraden en de editie kiezen\nDe maker beschrijft rerank-3-lite als een upgrade van rerank-2.5-lite met ongewijzigde API-semantiek en scores die op de verdeling van de overeenkomstige voorganger zijn gekalibreerd. Behoud de bestaande registratiekoppeling en ophaalfase en vergelijk vervolgens de resulterende volgorde op betekenisvolle zoekvragen voordat je op een bestaande scoredrempel vertrouwt. Gebruik Lite voor een zoekervaring waarbij responstijd telt; gebruik de kwaliteitsgerichte editie rerank-3 als vergelijking wanneer relevantie bij moeilijke kandidaten zwaarder weegt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "42f93ffd9d4a8591ae83eb059fa05835175e1ba6e4241c82c4402ab9ec80cf5d", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl-be", "methods": [ { "html": "voyageai/rerank-3-liteVoyage rerank-3-lite scoort kandidaat-tekstdocumenten voor een zoekvraag en herschikt ze, met aandacht voor een snelle zoekervaring. Het ondersteunt relevantie-instructies en een venster van 32.000 tokens voor zoekvraag en document, waardoor het bruikbaar is na vector- of trefwoordophaling in zoek- en RAG-workflows.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Voyage rerank-3-lite is de op lage latentie gerichte editie van de Rerank 3-reeks van Voyage. Het verwerkt een tekstuele zoekvraag en kandidaatdocumenten, beoordeelt elk paar van zoekvraag en document samen en geeft relevantiescores in gerangschikte volgorde terug. Het vormt de tweede zoekfase: een embedding- of trefwoordzoeker vindt de kandidaten, waarna Lite hun volgorde verfijnt. Het resultaat is een rangschikking voor gebruik in zoeken of een workflow voor retrieval-augmented generation.
Wat verandert in Rerank 3 Lite De producent benadrukt betere informatieophaling uit lange documenten en code ten opzichte van rerank-2.5-lite. Beide Rerank 3-edities behouden de mogelijkheid om instructies te volgen en dezelfde contextklasse van 32K, terwijl Lite voor latentiegevoelige toepassingen is ontworpen. Daardoor is het een praktische kandidaat voor interactief zoeken in kennisbanken, het ophalen van supportdocumenten en het opzoeken van code wanneer gebruikers snel relevante resultaten nodig hebben. Kies het op basis van de kwaliteits- en responstijdvereisten van de werkelijke verzameling in plaats van aan te nemen dat een kleinere editie een kleiner contextvenster betekent.
Stuur relevantie met de zoekvraag Instructies in natuurlijke taal kunnen de zoekvraag vergezellen om uit te leggen wat relevant is. Houd de vraag en de relevantievoorkeur beknopt en consistent. Gebruik voor een zoekopdracht in softwaresupport bijvoorbeeld: “Vind de procedure om een apparaat te resetten; geef voorrang aan instructies voor de opgegeven hardwarerevisie.” Voeg bij een dubbelzinnige productnaam de productcategorie toe, zodat ongerelateerde betekenissen niet overheersen. Een voorkeur in de zoekvraag stuurt de semantische score; gebruik expliciete metagegevens van de verzameling om het juiste product, de documentversie of het toegangsbereik te selecteren voordat je de kandidatenlijst opbouwt.
Bereid een shortlist van tekstkandidaten voor De invoerdocumenten zijn strings. Haal leesbare tekst uit bronmateriaal en behoud nuttige titels, koppen, identifiers en omliggende context. Houd een stabiele koppeling bij van elke invoerpositie naar de oorspronkelijke registratie. Voeg bij een artikel over probleemoplossing het symptoom en de relevante procedure toe, niet alleen een losstaande zin. Voeg voor zoeken in broncode de functie en nabijgelegen informatie toe die nodig is om die van gelijknamige functies te onderscheiden. Verwijder herhaalde navigatie of standaardtekst wanneer die de nuttige passage verdringt.
De reranker kan alleen de documenten herschikken die hij ontvangt. Als de eerste zoekopdracht het relevante artikel nooit ophaalt, kan deze fase die ontbrekende kandidaat niet terugvinden. Onderzoek zowel de shortlist als de eindvolgorde wanneer een resultaat verkeerd lijkt. Deel een lang document met veel onderwerpen op in samenhangende secties en behoud hun verwijzingen naar het bovenliggende document, zodat een relevante sectie geselecteerd kan worden zonder de bron te verliezen.
Context en aanvraaglimieten De huidige gids van de maker specificeert een maximum van 8.000 tokens voor de zoekvraag en een gecombineerd maximum van 32.000 tokens voor de zoekvraag plus elk afzonderlijk document. Hij staat maximaal 1.000 kandidaatdocumenten en een totaal aanvraagbudget van 600.000 tokens toe, berekend als het aantal zoekvraagtokens vermenigvuldigd met het aantal documenten, plus alle documenttokens. Een lange zoekvraag neemt dus ruimte in elk paar in en telt herhaaldelijk mee in het totale budget. Tel de ingediende tekst met de juiste modeltokenizer in plaats van tekens, woorden en tokens als onderling uitwisselbaar te beschouwen.
Een zoekvraag van 500 tokens met 100 documenten van elk 4.000 tokens telt volgens die formule bijvoorbeeld als 450.000 invoertokens. Dit illustreert de budgetberekening, geen aanbevolen shortlistgrootte of gemeten snelheidsresultaat. De gedocumenteerde afkapoptie is standaard ingeschakeld; te lange tekst kan vóór het scoren worden ingekort. Bereid belangrijke secties bewust voor, zodat het afkappen niet precies de passage verwijdert die je wilt laten overeenkomen.
Lees en gebruik het resultaat Resultaten worden van de hoogste relevantiescore naar beneden gesorteerd. Elk resultaat benoemt de oorspronkelijke invoerpositie van het document, zodat de toepassing haar eigen titel, registratie-identifier en bron kan toevoegen. De instelling top_k bepaalt hoeveel gerangschikte kandidaten worden teruggegeven; zonder die instelling worden alle kandidaten teruggegeven. De REST-interface van de maker kan ook de documenttekst teruggeven. Behoud de oorspronkelijke identifiers bij de geselecteerde resultaten wanneer je een zoekpagina toont of bewijsmateriaal aan een antwoordgeneratiestap doorgeeft.
Een relevantiescore drukt uit hoe goed een kandidaat bij de zoekvraag past; ze stelt niet vast dat de beweringen van de kandidaat correct zijn. Vergelijk de hoogst gerangschikte items met de werkelijke gebruikersvraag, inclusief uitsluitingen en verschillen in documentversie. Als elke kandidaat irrelevant is, bestaat er nog steeds een hoogst gerangschikt item. Bepaal met representatieve zoekvragen uit de verzameling hoe je toepassing daarmee omgaat.
Upgraden en de editie kiezen De maker beschrijft rerank-3-lite als een upgrade van rerank-2.5-lite met ongewijzigde API-semantiek en scores die op de verdeling van de overeenkomstige voorganger zijn gekalibreerd. Behoud de bestaande registratiekoppeling en ophaalfase en vergelijk vervolgens de resulterende volgorde op betekenisvolle zoekvragen voordat je op een bestaande scoredrempel vertrouwt. Gebruik Lite voor een zoekervaring waarbij responstijd telt; gebruik de kwaliteitsgerichte editie rerank-3 als vergelijking wanneer relevantie bij moeilijke kandidaten zwaarder weegt.
POST /v1/reranktextrerank| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Velddocuments | Typearray | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten voyageai/rerank-3-lite | Standaard— |
Veldprovider | Typeschema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldquery | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldsession_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtop_n | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 | Standaard— |
Veldtrace | Typeschema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Velduser | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Velddocuments[].text | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Velddocuments[].image | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
text_rerank · Vereist: query, documents array with minItems1
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, query, documents |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parameteroptional_controls | Contractprovider, session_id, top_n, trace, user |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous
Verstuur de exacte model-ID en bewaar het volledige natieve antwoord.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Rekeneenheid | Kosten |
|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Rekeneenheid— | Kosten Invoer · Invoertokens — / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens — / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieUltra | Tariefstaffel— | Rekeneenheid/ 1K tokens | Kosten Invoer $0.00004 / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "documents": [\n "Paris is the capital of France.",\n "Berlin is the capital of Germany."\n ],\n "model": "voyageai/rerank-3-lite",\n "query": "What is the capital of France?",\n "top_n": 3\n}set -eu\n: "${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']='voyageai/rerank-3-lite'\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
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Elke werkelijke resultaatindex, eindige relevance_score en elk oorspronkelijk documentobject blijven behouden. De indexen verwijzen naar de oorspronkelijke documentarray. De volledige oorspronkelijke JSON wordt opgeslagen en pas na de afrekening teruggestuurd.
Bewaar de oorspronkelijke operatie en het volledige of gedeeltelijke antwoord; voer POST niet opnieuw uit.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldmodel | Typestring |
Veldid | Typestring |
Veldprovider | Typestring |
Veldresults[].index | Typeinteger |
Veldresults[].relevance_score | Typenumber |
Veldresults[].document.text | Typestring |
Veldresults[].document.image | Typestring |
Veldusage.search_units | Typeinteger |
Veldusage.total_tokens | Typeinteger |
Veldusage.cost | Typenumber |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeOngeldig verplicht veld, ongeldige weergave of ongeldige waarde | Volgende stapCorrigeer het aangegeven aanvraagveld. |
Ailoot Ultra voyageai/rerank-3-lite
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.