Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/voyageai-rerank-3/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/voyageai-rerank-3/ Language: pt-pt # VoyageAI by MongoDB: rerank-3 [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/voyageai-rerank-3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/voyageai-rerank-3/facts.json) ## [VoyageAI by MongoDB: rerank-3](https://ailoot.ai/models/pt-pt/voyageai-rerank-3/) O Voyage rerank-3 é a edição Rerank 3 centrada na qualidade para pontuar a relevância entre consultas e documentos. Reordena candidatos de texto recuperados, suporta instruções de relevância em linguagem natural e trata pares de 32 000 tokens para pesquisa de documentos longos, código e bases de conhecimento. - [**Ailoot Ultra · Reordenação** `POST /v1/rerank` `voyageai/rerank-3`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/voyageai-rerank-3/#method-0) Sobre o modelo Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo. O Voyage rerank-3 é um reordenador de texto concebido para melhorar a qualidade dos elementos recuperados. Recebendo uma consulta e uma lista de documentos candidatos, examina em conjunto cada par e devolve os candidatos por ordem de relevância. Embeddings e pesquisa por palavras-chave podem primeiro reduzir uma coleção extensa a uma lista restrita gerível; o rerank-3 aplica depois uma avaliação de relevância mais pormenorizada a essa lista. A saída são elementos de pesquisa pontuados para uma aplicação apresentar ou encaminhar para uma etapa separada de geração de resposta. Rerank 3 centrado na qualidade O fabricante posiciona o rerank-3 como a edição centrada na precisão e o rerank-3-lite como a edição para pesquisa sensível à latência. A terceira geração atualiza a estrutura e a mistura de treino, com melhorias particulares na recuperação de documentos longos e código-fonte face aos antecessores 2.5 correspondentes. O produtor avalia-o em documentação técnica, código, material multilingue e outros domínios documentais. Esses resultados sustentam a função de recuperação; selecione a edição usando as perguntas e os documentos candidatos relevantes para a sua própria coleção. Documentos longos com contexto suficiente Um candidato longo pode conter contexto útil muito além do parágrafo inicial. Forneça uma secção ou documento coerente com o título e o material envolvente relevante, para que o modelo avalie a relação entre a pergunta real e o conteúdo. Para uma pesquisa de políticas de produto, preserve os cabeçalhos e as exceções em torno da passagem de interesse. Se várias secções recuperadas vierem da mesma fonte, conserve os identificadores do documento e das secções; a aplicação pode então mostrar a origem dos elementos selecionados. A janela de contexto é partilhada pela consulta e por cada candidato. O guia atual do fabricante especifica 32 000 tokens para esse par, incluindo uma consulta de no máximo 8 000 tokens. Uma consulta de 3 000 tokens deixa, por isso, no máximo 29 000 tokens para cada documento. Prepare a entrada de forma a caber o conteúdo essencial, sobretudo quando um preâmbulo longo ou texto padronizado repetido ocuparia a janela. A opção documentada de truncagem está ativada por predefinição e pode encurtar texto excessivo da consulta ou do documento antes da pontuação. Inspecione o que se conserva quando a posição da passagem importa. Recuperação de código e informação técnica Na etapa de recuperação de um assistente de programação, os candidatos podem conter implementações de funções, documentação de API ou explicações técnicas em texto. Inclua os símbolos, assinaturas e contexto necessários para distinguir candidatos semelhantes. Uma consulta como «Encontre a função que normaliza caminhos preservando um separador final» fornece um comportamento concreto para corresponder. Acrescente condições relevantes de linguagem, plataforma ou versão. Após a classificação, examine o código selecionado e as suas dependências antes de o utilizar como contexto; uma pontuação de relevância não prova que uma implementação satisfaz todos os requisitos indicados. As instruções definem a relevância O modelo conserva a capacidade de reordenação com cumprimento de instruções introduzida no Rerank 2.5. Acrescente uma instrução concisa antes ou depois da consulta quando a intenção do utilizador precisar de esclarecimento. Para pesquisa de documentos de investigação, explique se o foco é o título, um método específico ou um domínio de aplicação. Para um catálogo interno, especifique se o pedido trata de instalação, resolução de problemas ou compatibilidade. Mantenha essa instrução alinhada com a pergunta; preferências adicionais em conflito com o pedido principal podem alterar o que a classificação procura otimizar. Prepare documentos candidatos e orçamentos A entrada é uma lista de cadeias de texto. Extraia texto utilizável dos documentos de origem, preserve limites de secção significativos e mantenha um mapa ordenado de registos junto da lista. O fabricante permite até 1 000 documentos num pedido. Especifica também um teto agregado de entrada de 600 000 tokens: tokens da consulta multiplicados pelo número de documentos, mais a soma de todos os tokens dos documentos. Isto difere do limite de contexto por par. Reduzir texto redundante da consulta pode preservar tanto a capacidade do par como o orçamento global do pedido. Conte tokens para o modelo relevante, em vez de assumir que uma contagem de palavras ou caracteres equivale a tokens. Para candidatos grandes, selecione passagens coerentes ou divida o material por cabeçalhos úteis, conservando a informação da fonte principal. A reordenação é mais útil depois de a primeira pesquisa já ter encontrado candidatos plausíveis: não pode classificar uma fonte em falta que nunca entrou na lista. Resultados classificados e utilização posterior O resultado contém pontuações de relevância e índices referentes aos documentos de entrada originais, ordenados por relevância decrescente. A opção top\_k limita o número de resultados classificados devolvidos; caso contrário, são devolvidos todos os candidatos de entrada. A interface REST do fabricante também permite incluir o texto do documento. Utilize cada índice original para recuperar o título, o identificador da fonte e os metadados necessários à aplicação e apresente os itens selecionados ou inclua o texto relevante no contexto de apoio de uma resposta. Inspecione os primeiros resultados à luz da pergunta e mantenha visível a identidade das fontes. Uma classificação relativa elevada não verifica a precisão factual de um documento, e uma lista restrita só com maus candidatos continua a ter um primeiro item. Separe a seleção por relevância da decisão sobre se os elementos selecionados são suficientes para responder ao utilizador. Migração de edição O fabricante descreve o rerank-3 como sucessor de substituição direta do rerank-2.5, com a mesma semântica de API e pontuações calibradas para a distribuição do antecessor correspondente. Essa compatibilidade permite manter uma etapa de recuperação e uma correspondência de registos existentes. Compare ordens de resultados significativas e qualquer limiar de pontuação no corpus atual antes de confiar na migração. Mantenha rerank-3 e rerank-3-lite como escolhas distintas: limites e cumprimento de instruções partilhados não tornam idênticas as suas prioridades de qualidade e latência. **Ailoot Ultra · Reordenação** `POST /v1/rerank` `voyageai/rerank-3` [`voyageai/rerank-3`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=voyageai%2Frerank-3&route=Ultra&caller=voyageai%2Frerank-3&fmt=rerank) VoyageAI by MongoDB /`voyageai/rerank-3` ### Introdução O Voyage rerank-3 é a edição Rerank 3 centrada na qualidade para pontuar a relevância entre consultas e documentos. Reordena candidatos de texto recuperados, suporta instruções de relevância em linguagem natural e trata pares de 32 000 tokens para pesquisa de documentos longos, código e bases de conhecimento. Entradas aceites Texto Resultados Resultados ordenados ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Reordenação** `POST /v1/rerank` Entrada `text` Saída `rerank` Formato de saída json | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`documents` | Tipo`array` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites voyageai/rerank-3 | Predefinição— | | Campo`provider` | Tipo`schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`query` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`session_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`top_n` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 | Predefinição— | | Campo`trace` | Tipo`schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`user` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`documents[].text` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`documents[].image` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **text\_rerank** · Obrigatório: query, documents array with minItems1 Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, query, documents | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`optional_controls` | Contratoprovider, session\_id, top\_n, trace, user | | Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | Ciclo de vida: `synchronous` Envie o ID exato do modelo e conserve a resposta nativa completa. ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Não especificado Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Não especificado Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Unidade de faturação | Custo | | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Unidade de faturação— | Custo Entrada · Tokens de entrada **—** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **—** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **—** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **—** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoUltra | Tabela de tarifas— | Unidade de faturação/ 1K tokens | Custo Entrada **$0.0001** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Reordenação Estrutura oficial do pedido preservada; exemplo de documentaçãoUse o material real do seu pedido e guarde o resultado completo ```json { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "voyageai/rerank-3", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}" export AILOOT_REQUEST_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8')) if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object') p['model']='voyageai/rerank-3' Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Reordenação json ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. São conservados todos os índices reais dos resultados, os valores finitos de relevance\_score e os objetos de documento originais. Os índices correspondem à matriz original de documentos. O JSON original completo é armazenado e devolvido apenas após a liquidação. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve a operação original e a resposta completa/parcial; não repita o POST. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`provider` | Tipostring | | Campo`results[].index` | Tipointeger | | Campo`results[].relevance_score` | Tiponumber | | Campo`results[].document.text` | Tipostring | | Campo`results[].document.image` | Tipostring | | Campo`usage.search_units` | Tipointeger | | Campo`usage.total_tokens` | Tipointeger | | Campo`usage.cost` | Tiponumber | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampo obrigatório, representação ou valor inválido | Passo seguinteCorrija o campo indicado no pedido. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`voyageai/rerank-3`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=voyageai%2Frerank-3&route=Ultra&caller=voyageai%2Frerank-3&fmt=rerank) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`voyageai/rerank-3`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=voyageai%2Frerank-3&route=Ultra&caller=voyageai%2Frerank-3&fmt=rerank) FAQ · VoyageAI by MongoDB: rerank-3 Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/rerank` · `voyageai/rerank-3`: `text` → `rerank` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/rerank` · `voyageai/rerank-3`: `documents`, `model`, `provider`, `query`, `session_id`, `top_n`, `trace`, `user` Que limites se aplicam? `POST /v1/rerank` · `voyageai/rerank-3`: `top_n.minimum`: `1` Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação. ## A empresa e a sua carteira de projetos A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. ## Compre tokens com desconto. Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens. Subscrição Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares. Código promocional até 50% Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor. Custos no histórico O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido. [Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/) ## Ligue a API ao produto que vende. SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor. Aplicação comercial Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço. Licença de revendedor Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda. Documentos no site A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação. [Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.