{
  "aboutHtml": "<p>BGE Reranker v2 M3 เป็นโมเดลความเกี่ยวข้องหลายภาษาที่สร้างบน BGE-M3 รับคำค้นและข้อความตัวเลือกพร้อมกัน แล้วส่งคะแนนความสัมพันธ์ BAAI วางรุ่นนี้เป็น reranker หลายภาษาที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงการค้นคืนภาษาจีนและอังกฤษ เมื่องานค้นหาต้องปรับรายการตัวเลือกที่มีอยู่แล้ว</p><h4>ความเกี่ยวข้องจากคู่คำค้น–ข้อความ</h4><p>Cross-encoder ประมวลผลทั้งสองข้อความร่วมกัน ทำให้เนื้อหามีปฏิสัมพันธ์กันก่อนสร้างคะแนนความเกี่ยวข้อง ต่างจากโมเดล embedding ที่เข้ารหัสข้อความแยกเพื่อเปรียบเทียบเวกเตอร์ซ้ำได้ ผลของ reranker เป็นคะแนนสเกลาร์สำหรับคู่เฉพาะ ไม่ใช่เวกเตอร์เอกสารหรือคำตอบที่เขียนขึ้น</p><p>ใช้โมเดลหลังการค้นหาเบื้องต้นเลือกข้อความที่มีแนวโน้มเกี่ยวข้อง จับคู่คำถามกับแต่ละตัวเลือกและเรียงตัวเลือกตามคะแนนที่ได้ วิธีนี้เน้นการเปรียบเทียบละเอียดกับรายการสั้นที่จัดการได้ แทนการขอให้ cross-encoder ตรวจทุกข้อความในคอลเลกชันใหญ่</p><h4>รุ่น v2 M3</h4><p>ผู้สร้างระบุ BGE-M3 เป็นโมเดลฐานและให้การรองรับหลายภาษาเป็นคุณสมบัติหลัก ในตระกูล reranker v2 ของตน M3 เป็นตัวเลือกหลายภาษาที่มีประสิทธิภาพ ส่วนรุ่นฐาน Gemma และรุ่นเลือกชั้นเป็นโมเดลแยกที่มีวิธีพัฒนาต่างกัน ชื่อ M3 ในที่นี้ไม่ได้หมายความว่า reranker ส่งคืน embedding แบบ dense, sparse และ multi-vector ของโมเดล embedding ดั้งเดิม</p><p>ความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อเลือกผลที่แอปพลิเคชันต้องการ เลือกโมเดล embedding เพื่อแทนและค้นหาคอลเลกชันเอกสาร เลือก reranker นี้เมื่อมีข้อความตัวเลือกแล้วและต้องตัดสินว่าข้อความใดเกี่ยวข้องกับคำค้นปัจจุบันมากที่สุด</p><h4>เตรียมตัวเลือกให้จัดอันดับได้อย่างมีประโยชน์</h4><p>ส่งคำถามจริงและข้อความตัวเลือกครบเท่าที่จำเป็นต่อการตีความ รักษาหัวข้อหรือนิยามใกล้เคียงเมื่อกำหนดความหมายของข้อความ ในตัวอย่าง Transformers ที่เผยแพร่ คำค้นและข้อความถูกแปลงเป็นโทเค็นร่วมกันพร้อมการตัดทอนและ max_length=512 นี่เป็นค่าตัวอย่าง ไม่ใช่ขีดจำกัดโมเดลโดยรวม คงคำถามและหลักฐานที่ต้องใช้ไว้ในงบคู่ที่เลือก และตรวจว่าการตัดทอนลบอะไร ผลที่กล่าวถึงสินค้าเดียวกับคำค้นยังอาจไม่เกี่ยวข้องหากตอบการดำเนินการหรือเงื่อนไขผิด ให้เตรียมตัวอย่างที่แยกกรณีเหล่านี้เมื่อประเมินคุณภาพการค้นคืน</p><p>สำหรับผู้ช่วยเอกสาร ให้เก็บตัวระบุตัวเลือกไว้กับข้อความ ให้คะแนนคู่คำถาม–ข้อความ แล้วส่งข้อความต้นฉบับที่เลือกไปขั้นตอนตอบ โมเดลตอบจึงได้รับหลักฐาน แทนคะแนนความเกี่ยวข้องที่ไม่มีต้นฉบับ นี่เป็นตัวอย่างเวิร์กโฟลว์ค้นคืน ตัว reranker เองไม่ได้ค้นคอลเลกชันภายนอกหรือเขียนคำตอบ</p><h4>อ่านและปรับคะแนนให้เป็นมาตรฐาน</h4><p>ผู้ผลิตส่งคะแนนความเกี่ยวข้องดิบ โดยค่าสูงกว่าหมายถึงตรงกันมากกว่า การปรับมาตรฐานที่เลือกใช้ตามเอกสารใช้ฟังก์ชัน sigmoid เพื่อให้คะแนนอยู่ระหว่าง 0 กับ 1 คะแนนที่ปรับแล้วมีช่วงที่ใช้ง่าย แต่การแปลงนั้นเพียงอย่างเดียวไม่ได้ยืนยันความน่าจะเป็นที่ปรับเทียบแล้วว่าตัวเลือกถูกต้อง</p><p>เลือกเกณฑ์จัดอันดับหรือกรองด้วยคู่คำค้น–ข้อความที่เป็นตัวแทนของงาน รวมทั้งข้อความที่มีคำสำคัญร่วมแต่ตอบคนละคำถาม และข้อความที่เกี่ยวข้องแต่ใช้ถ้อยคำต่างกัน ทำให้เกณฑ์ที่เลือกมีความหมายกับคอลเลกชันที่ค้นหา</p><p>สำหรับโครงการ Ailoot API ให้กำหนดว่าบริบทสุดท้ายควรมีอะไรและตรวจตัวเลือกได้กี่รายการอย่างมีประสิทธิภาพ ผลที่ใช้ได้คือชุดหลักฐานที่เรียงดีขึ้นสำหรับขั้นตอนแอปพลิเคชันถัดไป แยกผลความเกี่ยวข้องของรุ่นนี้จาก embedding เอกสาร ร้อยแก้วที่สร้าง และตัวควบคุมเลือกชั้นตามเอกสารของ reranker อื่น</p>",
  "aboutText": "BGE Reranker v2 M3 เป็นโมเดลความเกี่ยวข้องหลายภาษาที่สร้างบน BGE-M3 รับคำค้นและข้อความตัวเลือกพร้อมกัน แล้วส่งคะแนนความสัมพันธ์ BAAI วางรุ่นนี้เป็น reranker หลายภาษาที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงการค้นคืนภาษาจีนและอังกฤษ เมื่องานค้นหาต้องปรับรายการตัวเลือกที่มีอยู่แล้ว\n\n### ความเกี่ยวข้องจากคู่คำค้น–ข้อความ\n\nCross-encoder ประมวลผลทั้งสองข้อความร่วมกัน ทำให้เนื้อหามีปฏิสัมพันธ์กันก่อนสร้างคะแนนความเกี่ยวข้อง ต่างจากโมเดล embedding ที่เข้ารหัสข้อความแยกเพื่อเปรียบเทียบเวกเตอร์ซ้ำได้ ผลของ reranker เป็นคะแนนสเกลาร์สำหรับคู่เฉพาะ ไม่ใช่เวกเตอร์เอกสารหรือคำตอบที่เขียนขึ้น\n\nใช้โมเดลหลังการค้นหาเบื้องต้นเลือกข้อความที่มีแนวโน้มเกี่ยวข้อง จับคู่คำถามกับแต่ละตัวเลือกและเรียงตัวเลือกตามคะแนนที่ได้ วิธีนี้เน้นการเปรียบเทียบละเอียดกับรายการสั้นที่จัดการได้ แทนการขอให้ cross-encoder ตรวจทุกข้อความในคอลเลกชันใหญ่\n\n### รุ่น v2 M3\n\nผู้สร้างระบุ BGE-M3 เป็นโมเดลฐานและให้การรองรับหลายภาษาเป็นคุณสมบัติหลัก ในตระกูล reranker v2 ของตน M3 เป็นตัวเลือกหลายภาษาที่มีประสิทธิภาพ ส่วนรุ่นฐาน Gemma และรุ่นเลือกชั้นเป็นโมเดลแยกที่มีวิธีพัฒนาต่างกัน ชื่อ M3 ในที่นี้ไม่ได้หมายความว่า reranker ส่งคืน embedding แบบ dense, sparse และ multi-vector ของโมเดล embedding ดั้งเดิม\n\nความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อเลือกผลที่แอปพลิเคชันต้องการ เลือกโมเดล embedding เพื่อแทนและค้นหาคอลเลกชันเอกสาร เลือก reranker นี้เมื่อมีข้อความตัวเลือกแล้วและต้องตัดสินว่าข้อความใดเกี่ยวข้องกับคำค้นปัจจุบันมากที่สุด\n\n### เตรียมตัวเลือกให้จัดอันดับได้อย่างมีประโยชน์\n\nส่งคำถามจริงและข้อความตัวเลือกครบเท่าที่จำเป็นต่อการตีความ รักษาหัวข้อหรือนิยามใกล้เคียงเมื่อกำหนดความหมายของข้อความ ในตัวอย่าง Transformers ที่เผยแพร่ คำค้นและข้อความถูกแปลงเป็นโทเค็นร่วมกันพร้อมการตัดทอนและ max_length=512 นี่เป็นค่าตัวอย่าง ไม่ใช่ขีดจำกัดโมเดลโดยรวม คงคำถามและหลักฐานที่ต้องใช้ไว้ในงบคู่ที่เลือก และตรวจว่าการตัดทอนลบอะไร ผลที่กล่าวถึงสินค้าเดียวกับคำค้นยังอาจไม่เกี่ยวข้องหากตอบการดำเนินการหรือเงื่อนไขผิด ให้เตรียมตัวอย่างที่แยกกรณีเหล่านี้เมื่อประเมินคุณภาพการค้นคืน\n\nสำหรับผู้ช่วยเอกสาร ให้เก็บตัวระบุตัวเลือกไว้กับข้อความ ให้คะแนนคู่คำถาม–ข้อความ แล้วส่งข้อความต้นฉบับที่เลือกไปขั้นตอนตอบ โมเดลตอบจึงได้รับหลักฐาน แทนคะแนนความเกี่ยวข้องที่ไม่มีต้นฉบับ นี่เป็นตัวอย่างเวิร์กโฟลว์ค้นคืน ตัว reranker เองไม่ได้ค้นคอลเลกชันภายนอกหรือเขียนคำตอบ\n\n### อ่านและปรับคะแนนให้เป็นมาตรฐาน\n\nผู้ผลิตส่งคะแนนความเกี่ยวข้องดิบ โดยค่าสูงกว่าหมายถึงตรงกันมากกว่า การปรับมาตรฐานที่เลือกใช้ตามเอกสารใช้ฟังก์ชัน sigmoid เพื่อให้คะแนนอยู่ระหว่าง 0 กับ 1 คะแนนที่ปรับแล้วมีช่วงที่ใช้ง่าย แต่การแปลงนั้นเพียงอย่างเดียวไม่ได้ยืนยันความน่าจะเป็นที่ปรับเทียบแล้วว่าตัวเลือกถูกต้อง\n\nเลือกเกณฑ์จัดอันดับหรือกรองด้วยคู่คำค้น–ข้อความที่เป็นตัวแทนของงาน รวมทั้งข้อความที่มีคำสำคัญร่วมแต่ตอบคนละคำถาม และข้อความที่เกี่ยวข้องแต่ใช้ถ้อยคำต่างกัน ทำให้เกณฑ์ที่เลือกมีความหมายกับคอลเลกชันที่ค้นหา\n\nสำหรับโครงการ Ailoot API ให้กำหนดว่าบริบทสุดท้ายควรมีอะไรและตรวจตัวเลือกได้กี่รายการอย่างมีประสิทธิภาพ ผลที่ใช้ได้คือชุดหลักฐานที่เรียงดีขึ้นสำหรับขั้นตอนแอปพลิเคชันถัดไป แยกผลความเกี่ยวข้องของรุ่นนี้จาก embedding เอกสาร ร้อยแก้วที่สร้าง และตัวควบคุมเลือกชั้นตามเอกสารของ reranker อื่น",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "7e2f055b23bd91b76c96922ce4c96f6df766cb31de79014828ee303c07e436e3",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "th",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">bge-reranker-v2-m3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"ปิด\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>bge-reranker-v2-m3</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">คัดลอก ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"ส่วนต่าง ๆ ของการ์ดโมเดล\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">เริ่มต้น</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">อินพุตและเมธอด</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">ราคา</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">ตัวอย่าง</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">ผลลัพธ์</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">ชื่ออื่น</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"เมธอด API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|rerank|/v1/rerank|bge-reranker-v2-m3\">จัดอันดับใหม่</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">เริ่มต้น</h3><p class=\"mdesc-full\">Cross-encoder หลายภาษาของ BAAI สำหรับจัดอันดับข้อความตัวเลือกเทียบกับคำค้น อ่านคู่คำค้น–ข้อความร่วมกันแล้วส่งคะแนนความเกี่ยวข้อง เพื่อปรับรายการค้นหาที่คัดมา โดยไม่สร้างคำตอบหรือสร้างเวกเตอร์ embedding ของเอกสาร</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>อินพุตที่รองรับ</dt><dd>ข้อความ</dd></div><div><dt>ผลลัพธ์</dt><dd>ผลลัพธ์ที่จัดอันดับแล้ว</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>เกี่ยวกับโมเดล</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>BGE Reranker v2 M3 เป็นโมเดลความเกี่ยวข้องหลายภาษาที่สร้างบน BGE-M3 รับคำค้นและข้อความตัวเลือกพร้อมกัน แล้วส่งคะแนนความสัมพันธ์ BAAI วางรุ่นนี้เป็น reranker หลายภาษาที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงการค้นคืนภาษาจีนและอังกฤษ เมื่องานค้นหาต้องปรับรายการตัวเลือกที่มีอยู่แล้ว</p><h4>ความเกี่ยวข้องจากคู่คำค้น–ข้อความ</h4><p>Cross-encoder ประมวลผลทั้งสองข้อความร่วมกัน ทำให้เนื้อหามีปฏิสัมพันธ์กันก่อนสร้างคะแนนความเกี่ยวข้อง ต่างจากโมเดล embedding ที่เข้ารหัสข้อความแยกเพื่อเปรียบเทียบเวกเตอร์ซ้ำได้ ผลของ reranker เป็นคะแนนสเกลาร์สำหรับคู่เฉพาะ ไม่ใช่เวกเตอร์เอกสารหรือคำตอบที่เขียนขึ้น</p><p>ใช้โมเดลหลังการค้นหาเบื้องต้นเลือกข้อความที่มีแนวโน้มเกี่ยวข้อง จับคู่คำถามกับแต่ละตัวเลือกและเรียงตัวเลือกตามคะแนนที่ได้ วิธีนี้เน้นการเปรียบเทียบละเอียดกับรายการสั้นที่จัดการได้ แทนการขอให้ cross-encoder ตรวจทุกข้อความในคอลเลกชันใหญ่</p><h4>รุ่น v2 M3</h4><p>ผู้สร้างระบุ BGE-M3 เป็นโมเดลฐานและให้การรองรับหลายภาษาเป็นคุณสมบัติหลัก ในตระกูล reranker v2 ของตน M3 เป็นตัวเลือกหลายภาษาที่มีประสิทธิภาพ ส่วนรุ่นฐาน Gemma และรุ่นเลือกชั้นเป็นโมเดลแยกที่มีวิธีพัฒนาต่างกัน ชื่อ M3 ในที่นี้ไม่ได้หมายความว่า reranker ส่งคืน embedding แบบ dense, sparse และ multi-vector ของโมเดล embedding ดั้งเดิม</p><p>ความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อเลือกผลที่แอปพลิเคชันต้องการ เลือกโมเดล embedding เพื่อแทนและค้นหาคอลเลกชันเอกสาร เลือก reranker นี้เมื่อมีข้อความตัวเลือกแล้วและต้องตัดสินว่าข้อความใดเกี่ยวข้องกับคำค้นปัจจุบันมากที่สุด</p><h4>เตรียมตัวเลือกให้จัดอันดับได้อย่างมีประโยชน์</h4><p>ส่งคำถามจริงและข้อความตัวเลือกครบเท่าที่จำเป็นต่อการตีความ รักษาหัวข้อหรือนิยามใกล้เคียงเมื่อกำหนดความหมายของข้อความ ในตัวอย่าง Transformers ที่เผยแพร่ คำค้นและข้อความถูกแปลงเป็นโทเค็นร่วมกันพร้อมการตัดทอนและ max_length=512 นี่เป็นค่าตัวอย่าง ไม่ใช่ขีดจำกัดโมเดลโดยรวม คงคำถามและหลักฐานที่ต้องใช้ไว้ในงบคู่ที่เลือก และตรวจว่าการตัดทอนลบอะไร ผลที่กล่าวถึงสินค้าเดียวกับคำค้นยังอาจไม่เกี่ยวข้องหากตอบการดำเนินการหรือเงื่อนไขผิด ให้เตรียมตัวอย่างที่แยกกรณีเหล่านี้เมื่อประเมินคุณภาพการค้นคืน</p><p>สำหรับผู้ช่วยเอกสาร ให้เก็บตัวระบุตัวเลือกไว้กับข้อความ ให้คะแนนคู่คำถาม–ข้อความ แล้วส่งข้อความต้นฉบับที่เลือกไปขั้นตอนตอบ โมเดลตอบจึงได้รับหลักฐาน แทนคะแนนความเกี่ยวข้องที่ไม่มีต้นฉบับ นี่เป็นตัวอย่างเวิร์กโฟลว์ค้นคืน ตัว reranker เองไม่ได้ค้นคอลเลกชันภายนอกหรือเขียนคำตอบ</p><h4>อ่านและปรับคะแนนให้เป็นมาตรฐาน</h4><p>ผู้ผลิตส่งคะแนนความเกี่ยวข้องดิบ โดยค่าสูงกว่าหมายถึงตรงกันมากกว่า การปรับมาตรฐานที่เลือกใช้ตามเอกสารใช้ฟังก์ชัน sigmoid เพื่อให้คะแนนอยู่ระหว่าง 0 กับ 1 คะแนนที่ปรับแล้วมีช่วงที่ใช้ง่าย แต่การแปลงนั้นเพียงอย่างเดียวไม่ได้ยืนยันความน่าจะเป็นที่ปรับเทียบแล้วว่าตัวเลือกถูกต้อง</p><p>เลือกเกณฑ์จัดอันดับหรือกรองด้วยคู่คำค้น–ข้อความที่เป็นตัวแทนของงาน รวมทั้งข้อความที่มีคำสำคัญร่วมแต่ตอบคนละคำถาม และข้อความที่เกี่ยวข้องแต่ใช้ถ้อยคำต่างกัน ทำให้เกณฑ์ที่เลือกมีความหมายกับคอลเลกชันที่ค้นหา</p><p>สำหรับโครงการ Ailoot API ให้กำหนดว่าบริบทสุดท้ายควรมีอะไรและตรวจตัวเลือกได้กี่รายการอย่างมีประสิทธิภาพ ผลที่ใช้ได้คือชุดหลักฐานที่เรียงดีขึ้นสำหรับขั้นตอนแอปพลิเคชันถัดไป แยกผลความเกี่ยวข้องของรุ่นนี้จาก embedding เอกสาร ร้อยแก้วที่สร้าง และตัวควบคุมเลือกชั้นตามเอกสารของ reranker อื่น</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · จัดอันดับใหม่</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>ขาเข้า</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>ขาออก</dt><dd><code>rerank</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>ฟิลด์</th><th>ประเภท</th><th>ข้อกำหนด</th><th>ค่าและข้อจำกัด</th><th>ค่าเริ่มต้น</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>bge-reranker-v2-m3</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">query</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>พารามิเตอร์</th><th>ข้อกำหนด</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>model, documents</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ระบุคำค้นจริงและอาร์เรย์เอกสารข้อความต้นฉบับที่ไม่ว่าง ดัชนีผลลัพธ์อ้างถึงอาร์เรย์ต้นฉบับนั้น</td></tr></tbody></table></div><p>วงจรการทำงาน: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">ราคา</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก</p><dl data-price-conditions><dt>โหมดรวดเร็ว</dt><dd>ไม่ได้ระบุ <span class=\"note-s\">เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว</span></dd><dt>โหมดยืดหยุ่น</dt><dd>ไม่ได้ระบุ <span class=\"note-s\">เมื่อเลือกโหมด flex</span></dd><dt>ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด</dt><dd>ไม่ได้ระบุ <span class=\"note-s\">เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>อัตราค่าบริการ Ailoot</h4><h4>ราคาตามการตั้งค่า</h4><p class=\"note-s\">เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>การตั้งค่า</th><th>ตารางอัตราค่าบริการ</th><th>หน่วยคิดค่าบริการ</th><th>ค่าบริการ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"การตั้งค่า\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตั้งค่า</span>อัตราค่าบริการโทเคนพื้นฐาน</th><td data-cell-label=\"ตารางอัตราค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">ตารางอัตราค่าบริการ</span>อัตราพื้นฐาน</td><td data-cell-label=\"หน่วยคิดค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">หน่วยคิดค่าบริการ</span>—</td><td data-cell-label=\"ค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าบริการ</span><div><span>ขาเข้า · โทเค็นอินพุต</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาเข้า · การอ่านแคช</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาเข้า · การเขียนแคช</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"การตั้งค่า\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตั้งค่า</span>โทเคนรวม</th><td data-cell-label=\"ตารางอัตราค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">ตารางอัตราค่าบริการ</span>—</td><td data-cell-label=\"หน่วยคิดค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">หน่วยคิดค่าบริการ</span>/ 1K โทเค็น</td><td data-cell-label=\"ค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าบริการ</span><div><span>ขาเข้า · โทเคนรวม</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย <a href=\"/docs/th/billing/reserve/\">วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">ตัวอย่างคำขอ</h3><h4>Ailoot Ultra · จัดอันดับใหม่</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"ตัวเลือกโค้ด\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1089-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1089-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">ใช้ข้อมูลเข้าจริงและเก็บผลลัพธ์ไว้ให้ครบถ้วน</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"คัดลอกโค้ด\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1089-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1089-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_QUERY\n: &quot;${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;bge-reranker-v2-m3&#39;, &#39;query&#39;: &#39;${ACTUAL_QUERY}&#39;, &#39;documents&#39;: &#39;${ACTUAL_DOCUMENTS}&#39;}\nrequest[&#39;query&#39;]=os.environ[&#39;AILOOT_QUERY&#39;]\nrequest[&#39;documents&#39;]=json.loads(os.environ[&#39;AILOOT_DOCUMENTS_JSON&#39;])\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">รับและบันทึกผลลัพธ์</h3><h4>Ailoot Ultra · จัดอันดับใหม่</h4><p class=\"note-s\">ผลลัพธ์ JSON ดั้งเดิมต้นฉบับทั้งหมด พร้อมโมเดลการตอบกลับที่กำหนดไว้ ดัชนีเอกสารต้นฉบับ คะแนนความเกี่ยวข้อง สตริงเอกสาร และการใช้งานโทเคนดั้งเดิม เก็บฟิลด์ผลลัพธ์และการใช้งานจริงทุกฟิลด์</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด</h5><p class=\"note-s\">เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน</p><p class=\"note-s\">เก็บการตอบกลับและส่วนหัวให้ครบถ้วน เก็บผลลัพธ์จริงทุกรายการ ตัวระบุที่ส่งกลับมาแต่เดิม และฟิลด์ข้อมูลการใช้งานทั้งหมด กู้คืนการดำเนินการเดิมโดยไม่ส่งคำขอสร้างซ้ำ</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ</h5><p class=\"note-s\">เก็บ X-Client-Request-ID จริงและการตอบกลับทั้งหมด อ่านแอสเซ็ตเดิมที่เป็นของคุณและ URL เนื้อหาที่ลงลายเซ็นตรงตามที่ส่งกลับ ห้ามส่งคำขอสร้างที่ยังไม่แน่ชัดซ้ำ</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>ฟิลด์การตอบกลับ</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>ฟิลด์</th><th>ประเภท</th><th>ความหมาย</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>string</td><td data-cell-label=\"ความหมาย\"><span class=\"card-cell-label\">ความหมาย</span>โมเดลการตอบกลับที่ตรงตามที่ตัวรับจากแหล่งข้อมูลซึ่งกำหนดค่านี้ต้องใช้</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>integer</td><td data-cell-label=\"ความหมาย\"><span class=\"card-cell-label\">ความหมาย</span>ดัชนีเอกสารขาเข้าต้นฉบับที่ไม่ซ้ำกัน</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>number</td><td data-cell-label=\"ความหมาย\"><span class=\"card-cell-label\">ความหมาย</span>คะแนนความเกี่ยวข้องที่เป็นจำนวนจำกัด</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">results[].document</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>string</td><td data-cell-label=\"ความหมาย\"><span class=\"card-cell-label\">ความหมาย</span>เอกสารข้อความต้นฉบับที่ตัวรับการตอบกลับซึ่งกำหนดค่านี้ต้องใช้</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>integer</td><td data-cell-label=\"ความหมาย\"><span class=\"card-cell-label\">ความหมาย</span>จำนวนโทเคนดั้งเดิมที่เป็นจำนวนจำกัดและไม่ติดลบ ซึ่งอัตราค่าบริการที่ยอมรับในปัจจุบันกำหนดให้ต้องมี</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>การตอบกลับ</th><th>เงื่อนไข</th><th>ขั้นตอนถัดไป</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"การตอบกลับ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตอบกลับ</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"เงื่อนไข\"><span class=\"card-cell-label\">เงื่อนไข</span>เนื้อหา JSON หรือ ID โมเดลมาตรฐานที่ระบุชัดเจนไม่ถูกต้อง</td><td data-cell-label=\"ขั้นตอนถัดไป\"><span class=\"card-cell-label\">ขั้นตอนถัดไป</span>เก็บการตอบกลับและแก้ไขฟิลด์คำขอที่ระบุ</td></tr><tr><th data-cell-label=\"การตอบกลับ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตอบกลับ</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"เงื่อนไข\"><span class=\"card-cell-label\">เงื่อนไข</span>คีย์ API ของ Ailoot ไม่ถูกต้อง</td><td data-cell-label=\"ขั้นตอนถัดไป\"><span class=\"card-cell-label\">ขั้นตอนถัดไป</span>ใช้คีย์ API ของ Ailoot ที่คุณได้รับอนุญาต</td></tr><tr><th data-cell-label=\"การตอบกลับ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตอบกลับ</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"เงื่อนไข\"><span class=\"card-cell-label\">เงื่อนไข</span>กลุ่มคีย์ไม่อนุญาตให้ใช้เมธอดนี้</td><td data-cell-label=\"ขั้นตอนถัดไป\"><span class=\"card-cell-label\">ขั้นตอนถัดไป</span>เก็บรายละเอียดข้อผิดพลาดที่ส่งกลับไว้</td></tr><tr><th data-cell-label=\"การตอบกลับ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตอบกลับ</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"เงื่อนไข\"><span class=\"card-cell-label\">เงื่อนไข</span>เมธอดที่เลือกไม่มีเส้นทางที่ได้รับอนุญาต</td><td data-cell-label=\"ขั้นตอนถัดไป\"><span class=\"card-cell-label\">ขั้นตอนถัดไป</span>เก็บรายละเอียดข้อผิดพลาดที่ส่งกลับไว้</td></tr><tr><th data-cell-label=\"การตอบกลับ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตอบกลับ</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"เงื่อนไข\"><span class=\"card-cell-label\">เงื่อนไข</span>อัตราค่าบริการที่ยอมรับไม่สามารถระบุปริมาณข้อมูลขาเข้าหรือขอบเขตที่จำเป็นได้</td><td data-cell-label=\"ขั้นตอนถัดไป\"><span class=\"card-cell-label\">ขั้นตอนถัดไป</span>เก็บการตอบกลับไว้ ใช้รูปแบบข้อมูลขาเข้าที่อัตราค่าบริการที่ยอมรับกำหนดไว้</td></tr><tr><th data-cell-label=\"การตอบกลับ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตอบกลับ</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"เงื่อนไข\"><span class=\"card-cell-label\">เงื่อนไข</span>ที่เก็บข้อมูล เส้นทาง ราคาเมธอด หรือการกันวงเงินที่จำเป็นไม่พร้อมใช้งาน</td><td data-cell-label=\"ขั้นตอนถัดไป\"><span class=\"card-cell-label\">ขั้นตอนถัดไป</span>เก็บการตอบกลับเดิมทั้งหมด การกันวงเงินที่ไม่แน่นอนไม่อนุญาตให้ส่งซ้ำ</td></tr><tr><th data-cell-label=\"การตอบกลับ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตอบกลับ</span>502 · <code>billing_requires_check</code></th><td data-cell-label=\"เงื่อนไข\"><span class=\"card-cell-label\">เงื่อนไข</span>ต้องตรวจสอบผลลัพธ์ การใช้งาน หรือการชำระบัญชีเดิม</td><td data-cell-label=\"ขั้นตอนถัดไป\"><span class=\"card-cell-label\">ขั้นตอนถัดไป</span>เก็บ ID คำขอจริงและการตอบกลับเดิม อ่านบันทึกเดิมที่เป็นของคุณ อย่าส่งคำขอสร้างซ้ำ</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">ชื่ออื่น</h3><h4>ชื่ออื่นของโมเดล</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-m3</code></a></span></p><h4>ชื่อพาธเมธอดอื่น</h4><p class=\"note-s\">ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน</p><h4>ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-m3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|bge-reranker-v2-m3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "เนื้อหา JSON หรือ ID โมเดลมาตรฐานที่ระบุชัดเจนไม่ถูกต้อง",
                "http_status": 400,
                "recovery": "เก็บการตอบกลับและแก้ไขฟิลด์คำขอที่ระบุ",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "คีย์ API ของ Ailoot ไม่ถูกต้อง",
                "http_status": 401,
                "recovery": "ใช้คีย์ API ของ Ailoot ที่คุณได้รับอนุญาต",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "กลุ่มคีย์ไม่อนุญาตให้ใช้เมธอดนี้",
                "http_status": 403,
                "recovery": "เก็บรายละเอียดข้อผิดพลาดที่ส่งกลับไว้",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "เมธอดที่เลือกไม่มีเส้นทางที่ได้รับอนุญาต",
                "http_status": 404,
                "recovery": "เก็บรายละเอียดข้อผิดพลาดที่ส่งกลับไว้",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "อัตราค่าบริการที่ยอมรับไม่สามารถระบุปริมาณข้อมูลขาเข้าหรือขอบเขตที่จำเป็นได้",
                "http_status": 422,
                "recovery": "เก็บการตอบกลับไว้ ใช้รูปแบบข้อมูลขาเข้าที่อัตราค่าบริการที่ยอมรับกำหนดไว้",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "ที่เก็บข้อมูล เส้นทาง ราคาเมธอด หรือการกันวงเงินที่จำเป็นไม่พร้อมใช้งาน",
                "http_status": 503,
                "recovery": "เก็บการตอบกลับเดิมทั้งหมด การกันวงเงินที่ไม่แน่นอนไม่อนุญาตให้ส่งซ้ำ",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "ต้องตรวจสอบผลลัพธ์ การใช้งาน หรือการชำระบัญชีเดิม",
                "http_status": 502,
                "recovery": "เก็บ ID คำขอจริงและการตอบกลับเดิม อ่านบันทึกเดิมที่เป็นของคุณ อย่าส่งคำขอสร้างซ้ำ",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "เก็บ X-Client-Request-ID จริงและการตอบกลับทั้งหมด อ่านแอสเซ็ตเดิมที่เป็นของคุณและ URL เนื้อหาที่ลงลายเซ็นตรงตามที่ส่งกลับ ห้ามส่งคำขอสร้างที่ยังไม่แน่ชัดซ้ำ"
            },
            "outputs": {
              "all_results": "เก็บการตอบกลับและส่วนหัวให้ครบถ้วน เก็บผลลัพธ์จริงทุกรายการ ตัวระบุที่ส่งกลับมาแต่เดิม และฟิลด์ข้อมูลการใช้งานทั้งหมด กู้คืนการดำเนินการเดิมโดยไม่ส่งคำขอสร้างซ้ำ",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "โมเดลการตอบกลับที่ตรงตามที่ตัวรับจากแหล่งข้อมูลซึ่งกำหนดค่านี้ต้องใช้",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "ดัชนีเอกสารขาเข้าต้นฉบับที่ไม่ซ้ำกัน",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "คะแนนความเกี่ยวข้องที่เป็นจำนวนจำกัด",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "เอกสารข้อความต้นฉบับที่ตัวรับการตอบกลับซึ่งกำหนดค่านี้ต้องใช้",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "จำนวนโทเคนดั้งเดิมที่เป็นจำนวนจำกัดและไม่ติดลบ ซึ่งอัตราค่าบริการที่ยอมรับในปัจจุบันกำหนดให้ต้องมี",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "ผลลัพธ์ JSON ดั้งเดิมต้นฉบับทั้งหมด พร้อมโมเดลการตอบกลับที่กำหนดไว้ ดัชนีเอกสารต้นฉบับ คะแนนความเกี่ยวข้อง สตริงเอกสาร และการใช้งานโทเคนดั้งเดิม เก็บฟิลด์ผลลัพธ์และการใช้งานจริงทุกฟิลด์"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "bge-reranker-v2-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "bge-reranker-v2-m3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "bge-reranker-v2-m3",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "ระบุคำค้นจริงและอาร์เรย์เอกสารข้อความต้นฉบับที่ไม่ว่าง ดัชนีผลลัพธ์อ้างถึงอาร์เรย์ต้นฉบับนั้น"
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,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 response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "จัดอันดับใหม่",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "bge-reranker-v2-m3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "7cd0640b728e66b8412e65bbd4afa00d15279b6941cf91b3f24ac6c4a15c1862",
    "input_html_sha256": "52296c261ff57f0730eacad61ed3ecf1d92e13effe51932f27e231097cf9c7bc",
    "private_audit_sha256": "b408a0bbf59b5f0b3c2fe0ec2bcbeb4f5190ca600ab6cf27242e50de1a32c363",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/th/bge-reranker-v2-m3/",
    "description": "Cross-encoder หลายภาษาของ BAAI สำหรับจัดอันดับข้อความตัวเลือกเทียบกับคำค้น อ่านคู่คำค้น–ข้อความร่วมกันแล้วส่งคะแนนความเกี่ยวข้อง เพื่อปรับรายการค้นหาที่คัดมา โดยไม่สร้างคำตอบหรือสร้างเวกเตอร์ embedding ของเอกสาร",
    "locale": "th",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/th/bge-reranker-v2-m3/index.md",
    "title": "bge-reranker-v2-m3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/th/bge-reranker-v2-m3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "BGE Reranker v2 M3 เป็นโมเดลความเกี่ยวข้องหลายภาษาที่สร้างบน BGE-M3 รับคำค้นและข้อความตัวเลือกพร้อมกัน แล้วส่งคะแนนความสัมพันธ์ BAAI วางรุ่นนี้เป็น reranker หลายภาษาที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงการค้นคืนภาษาจีนและอังกฤษ เมื่องานค้นหาต้องปรับรายการตัวเลือกที่มีอยู่แล้ว\n\n### ความเกี่ยวข้องจากคู่คำค้น–ข้อความ\n\nCross-encoder ประมวลผลทั้งสองข้อความร่วมกัน ทำให้เนื้อหามีปฏิสัมพันธ์กันก่อนสร้างคะแนนความเกี่ยวข้อง ต่างจากโมเดล embedding ที่เข้ารหัสข้อความแยกเพื่อเปรียบเทียบเวกเตอร์ซ้ำได้ ผลของ reranker เป็นคะแนนสเกลาร์สำหรับคู่เฉพาะ ไม่ใช่เวกเตอร์เอกสารหรือคำตอบที่เขียนขึ้น\n\nใช้โมเดลหลังการค้นหาเบื้องต้นเลือกข้อความที่มีแนวโน้มเกี่ยวข้อง จับคู่คำถามกับแต่ละตัวเลือกและเรียงตัวเลือกตามคะแนนที่ได้ วิธีนี้เน้นการเปรียบเทียบละเอียดกับรายการสั้นที่จัดการได้ แทนการขอให้ cross-encoder ตรวจทุกข้อความในคอลเลกชันใหญ่\n\n### รุ่น v2 M3\n\nผู้สร้างระบุ BGE-M3 เป็นโมเดลฐานและให้การรองรับหลายภาษาเป็นคุณสมบัติหลัก ในตระกูล reranker v2 ของตน M3 เป็นตัวเลือกหลายภาษาที่มีประสิทธิภาพ ส่วนรุ่นฐาน Gemma และรุ่นเลือกชั้นเป็นโมเดลแยกที่มีวิธีพัฒนาต่างกัน ชื่อ M3 ในที่นี้ไม่ได้หมายความว่า reranker ส่งคืน embedding แบบ dense, sparse และ multi-vector ของโมเดล embedding ดั้งเดิม\n\nความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อเลือกผลที่แอปพลิเคชันต้องการ เลือกโมเดล embedding เพื่อแทนและค้นหาคอลเลกชันเอกสาร เลือก reranker นี้เมื่อมีข้อความตัวเลือกแล้วและต้องตัดสินว่าข้อความใดเกี่ยวข้องกับคำค้นปัจจุบันมากที่สุด\n\n### เตรียมตัวเลือกให้จัดอันดับได้อย่างมีประโยชน์\n\nส่งคำถามจริงและข้อความตัวเลือกครบเท่าที่จำเป็นต่อการตีความ รักษาหัวข้อหรือนิยามใกล้เคียงเมื่อกำหนดความหมายของข้อความ ในตัวอย่าง Transformers ที่เผยแพร่ คำค้นและข้อความถูกแปลงเป็นโทเค็นร่วมกันพร้อมการตัดทอนและ max_length=512 นี่เป็นค่าตัวอย่าง ไม่ใช่ขีดจำกัดโมเดลโดยรวม คงคำถามและหลักฐานที่ต้องใช้ไว้ในงบคู่ที่เลือก และตรวจว่าการตัดทอนลบอะไร ผลที่กล่าวถึงสินค้าเดียวกับคำค้นยังอาจไม่เกี่ยวข้องหากตอบการดำเนินการหรือเงื่อนไขผิด ให้เตรียมตัวอย่างที่แยกกรณีเหล่านี้เมื่อประเมินคุณภาพการค้นคืน\n\nสำหรับผู้ช่วยเอกสาร ให้เก็บตัวระบุตัวเลือกไว้กับข้อความ ให้คะแนนคู่คำถาม–ข้อความ แล้วส่งข้อความต้นฉบับที่เลือกไปขั้นตอนตอบ โมเดลตอบจึงได้รับหลักฐาน แทนคะแนนความเกี่ยวข้องที่ไม่มีต้นฉบับ นี่เป็นตัวอย่างเวิร์กโฟลว์ค้นคืน ตัว reranker เองไม่ได้ค้นคอลเลกชันภายนอกหรือเขียนคำตอบ\n\n### อ่านและปรับคะแนนให้เป็นมาตรฐาน\n\nผู้ผลิตส่งคะแนนความเกี่ยวข้องดิบ โดยค่าสูงกว่าหมายถึงตรงกันมากกว่า การปรับมาตรฐานที่เลือกใช้ตามเอกสารใช้ฟังก์ชัน sigmoid เพื่อให้คะแนนอยู่ระหว่าง 0 กับ 1 คะแนนที่ปรับแล้วมีช่วงที่ใช้ง่าย แต่การแปลงนั้นเพียงอย่างเดียวไม่ได้ยืนยันความน่าจะเป็นที่ปรับเทียบแล้วว่าตัวเลือกถูกต้อง\n\nเลือกเกณฑ์จัดอันดับหรือกรองด้วยคู่คำค้น–ข้อความที่เป็นตัวแทนของงาน รวมทั้งข้อความที่มีคำสำคัญร่วมแต่ตอบคนละคำถาม และข้อความที่เกี่ยวข้องแต่ใช้ถ้อยคำต่างกัน ทำให้เกณฑ์ที่เลือกมีความหมายกับคอลเลกชันที่ค้นหา\n\nสำหรับโครงการ Ailoot API ให้กำหนดว่าบริบทสุดท้ายควรมีอะไรและตรวจตัวเลือกได้กี่รายการอย่างมีประสิทธิภาพ ผลที่ใช้ได้คือชุดหลักฐานที่เรียงดีขึ้นสำหรับขั้นตอนแอปพลิเคชันถัดไป แยกผลความเกี่ยวข้องของรุ่นนี้จาก embedding เอกสาร ร้อยแก้วที่สร้าง และตัวควบคุมเลือกชั้นตามเอกสารของ reranker อื่น",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [],
      "manufacturer_output": []
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ],
        "summary": "ดูราคาตามการกำหนดค่าแบบครบถ้วนในรายละเอียด"
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "bge-reranker-v2-m3",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "เนื้อหา JSON หรือ ID โมเดลมาตรฐานที่ระบุชัดเจนไม่ถูกต้อง",
                "http_status": 400,
                "recovery": "เก็บการตอบกลับและแก้ไขฟิลด์คำขอที่ระบุ",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "คีย์ API ของ Ailoot ไม่ถูกต้อง",
                "http_status": 401,
                "recovery": "ใช้คีย์ API ของ Ailoot ที่คุณได้รับอนุญาต",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "กลุ่มคีย์ไม่อนุญาตให้ใช้เมธอดนี้",
                "http_status": 403,
                "recovery": "เก็บรายละเอียดข้อผิดพลาดที่ส่งกลับไว้",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "เมธอดที่เลือกไม่มีเส้นทางที่ได้รับอนุญาต",
                "http_status": 404,
                "recovery": "เก็บรายละเอียดข้อผิดพลาดที่ส่งกลับไว้",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "อัตราค่าบริการที่ยอมรับไม่สามารถระบุปริมาณข้อมูลขาเข้าหรือขอบเขตที่จำเป็นได้",
                "http_status": 422,
                "recovery": "เก็บการตอบกลับไว้ ใช้รูปแบบข้อมูลขาเข้าที่อัตราค่าบริการที่ยอมรับกำหนดไว้",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "ที่เก็บข้อมูล เส้นทาง ราคาเมธอด หรือการกันวงเงินที่จำเป็นไม่พร้อมใช้งาน",
                "http_status": 503,
                "recovery": "เก็บการตอบกลับเดิมทั้งหมด การกันวงเงินที่ไม่แน่นอนไม่อนุญาตให้ส่งซ้ำ",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "ต้องตรวจสอบผลลัพธ์ การใช้งาน หรือการชำระบัญชีเดิม",
                "http_status": 502,
                "recovery": "เก็บ ID คำขอจริงและการตอบกลับเดิม อ่านบันทึกเดิมที่เป็นของคุณ อย่าส่งคำขอสร้างซ้ำ",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "เก็บ X-Client-Request-ID จริงและการตอบกลับทั้งหมด อ่านแอสเซ็ตเดิมที่เป็นของคุณและ URL เนื้อหาที่ลงลายเซ็นตรงตามที่ส่งกลับ ห้ามส่งคำขอสร้างที่ยังไม่แน่ชัดซ้ำ"
            },
            "outputs": {
              "all_results": "เก็บการตอบกลับและส่วนหัวให้ครบถ้วน เก็บผลลัพธ์จริงทุกรายการ ตัวระบุที่ส่งกลับมาแต่เดิม และฟิลด์ข้อมูลการใช้งานทั้งหมด กู้คืนการดำเนินการเดิมโดยไม่ส่งคำขอสร้างซ้ำ",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "โมเดลการตอบกลับที่ตรงตามที่ตัวรับจากแหล่งข้อมูลซึ่งกำหนดค่านี้ต้องใช้",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "ดัชนีเอกสารขาเข้าต้นฉบับที่ไม่ซ้ำกัน",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "คะแนนความเกี่ยวข้องที่เป็นจำนวนจำกัด",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "เอกสารข้อความต้นฉบับที่ตัวรับการตอบกลับซึ่งกำหนดค่านี้ต้องใช้",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "จำนวนโทเคนดั้งเดิมที่เป็นจำนวนจำกัดและไม่ติดลบ ซึ่งอัตราค่าบริการที่ยอมรับในปัจจุบันกำหนดให้ต้องมี",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "ผลลัพธ์ JSON ดั้งเดิมต้นฉบับทั้งหมด พร้อมโมเดลการตอบกลับที่กำหนดไว้ ดัชนีเอกสารต้นฉบับ คะแนนความเกี่ยวข้อง สตริงเอกสาร และการใช้งานโทเคนดั้งเดิม เก็บฟิลด์ผลลัพธ์และการใช้งานจริงทุกฟิลด์"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "bge-reranker-v2-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "bge-reranker-v2-m3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "bge-reranker-v2-m3",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "ระบุคำค้นจริงและอาร์เรย์เอกสารข้อความต้นฉบับที่ไม่ว่าง ดัชนีผลลัพธ์อ้างถึงอาร์เรย์ต้นฉบับนั้น"
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,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 response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "จัดอันดับใหม่",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "bge-reranker-v2-m3",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "short": "Cross-encoder หลายภาษาของ BAAI สำหรับจัดอันดับข้อความตัวเลือกเทียบกับคำค้น อ่านคู่คำค้น–ข้อความร่วมกันแล้วส่งคะแนนความเกี่ยวข้อง เพื่อปรับรายการค้นหาที่คัดมา โดยไม่สร้างคำตอบหรือสร้างเวกเตอร์ embedding ของเอกสาร"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Cross-encoder หลายภาษาของ BAAI สำหรับจัดอันดับข้อความตัวเลือกเทียบกับคำค้น อ่านคู่คำค้น–ข้อความร่วมกันแล้วส่งคะแนนความเกี่ยวข้อง เพื่อปรับรายการค้นหาที่คัดมา โดยไม่สร้างคำตอบหรือสร้างเวกเตอร์ embedding ของเอกสาร",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "36317e3f04bebfa77b926d6410b6bf8db8b47ff901ae9cef00fe2d74c3983e3a",
    "renderer_sha256": "890edb706fafafdd4f598bb324acf65fada58918b0911b97eb80e68be2ef65d9"
  },
  "sourceRevision": "6b338c9e73cb7eede6bd151359abd02086062f5cbe517fbc921d245088a8c61a"
}