Qwen: Qwen3 Rerank

Qwen3 Rerank ocenia podane teksty względem zapytania i instrukcji porządkowania. Dokładny skonfigurowany identyfikator to qwen3-rerank. Jego zadaniem jest porządkowanie dostarczonych kandydatów na potrzeby wyszukiwania i wyboru dokumentów; żądanie przechowuje razem zapytanie, instrukcję i fragmenty do oceny, aby ocenę trafności można było prześledzić do jej wejść.

Przygotuj documents jako tablicę ciągów znaków, z jednym fragmentem do oceny w każdym wpisie. Osobno zachowaj mapowanie każdej pozycji tablicy na własny identyfikator dokumentu, tytuł lub miejsce w źródle. Pozwala to aplikacji ponownie powiązać wynik porządkowania z pierwotnym fragmentem bez dodawania nieudokumentowanych obiektów identyfikatorów do tablicy ciągów znaków. Przy wyszukiwaniu na potrzeby obsługi klienta kandydatami mogą być odpowiednie sekcje pobrane wcześniej z przewodnika po produkcie; zapytanie powinno wyrażać rzeczywistą potrzebę informacyjną użytkownika.

Udokumentowane żądanie wymaga pól model, documents, query, top_n i instruct. Pola query i instruct są ciągami znaków, a top_n jest jawnie podawaną liczbą całkowitą. Opublikowany przykład używa trzech tekstów do oceny, top_n=2 i instrukcji wyszukania trafnych fragmentów odpowiadających na zapytanie wyszukiwania w sieci. Użyj instruct do określenia relacji istotnej dla porządkowania, umieszczając rzeczywiste pytanie w query, a materiał do oceny w documents.

Przewodnik operacji podaje maksymalną długość wejścia 30K. Ogranicz fragmenty do tekstu potrzebnego do oceny ich trafności, zachowując nagłówki lub sąsiedni kontekst, gdy zmieniają znaczenie. Zachowaj granice źródeł, aby wybrany fragment nadal można było sprawdzić w pierwotnym dokumencie. Dokładny profil żądania i jego wymagane pola pozostają podstawą przygotowania wejścia.

Zwrócony wynik strukturalny zawiera wpisy results z polami index i relevance_score. Pole index odnosi się do pozycji tekstu w pierwotnej tablicy documents, a nie do jego pozycji na uporządkowanej liście wyników. Zachowaj zwróconą kolejność i użyj każdego indeksu, aby odzyskać odpowiedni tekst wejściowy. Zachowaj wszystkie zwrócone wyniki, aby aplikacja mogła sprawdzić wybrane fragmenty wraz z ich ocenami.

Zachowaj pełną odpowiedź JSON, łącznie z polem model, identyfikatorem odpowiedzi id i usage.total_tokens. W odpowiedzi może brakować tekstu dokumentu, dlatego przy przetwarzaniu indeksów utrzymuj dostęp do pierwotnej tablicy kandydatów. Oceny trafności i raportowane zużycie pełnią różne role: oceny opisują wynik porządkowania, a zużycie zapisuje ilość zaraportowaną dla operacji. Żadna z tych informacji nie zastępuje fragmentu źródłowego wspierającego późniejszą odpowiedź.

W procesie wyszukiwania użyj porządkowania do wyboru fragmentów, które następny krok powinien sprawdzić lub zacytować. Porównaj wybrany fragment z zapytaniem i instrukcją, zanim przedstawisz jego treść jako dowód. Wysoka pozycja na liście wyników wskazuje fragment do sprawdzenia; późniejsza odpowiedź aplikacji powinna pozostać powiązana z rzeczywistym tekstem i jego identyfikatorem źródła.

Sprawdź wynik na reprezentatywnych zapytaniach i zestawach kandydatów używanych przez aplikację. Upewnij się, że indeksy wskazują zamierzone pierwotne teksty, kolejność służy podanej instrukcji, a wybrane fragmenty odpowiadają na pytanie. Zachowaj razem dokładny identyfikator, zapytanie, instrukcję, mapowanie kandydatów i pełną odpowiedź, tworząc zapis wyboru trafnych materiałów do ponownego wykorzystania w następnym kroku wyszukiwania lub pracy z dokumentami.