Source: https://ailoot.ai/models/uz/bge-reranker-v2-m3/
Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/bge-reranker-v2-m3/
Language: uz

# bge-reranker-v2-m3

[Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/bge-reranker-v2-m3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/bge-reranker-v2-m3/facts.json)

## [bge-reranker-v2-m3](https://ailoot.ai/models/uz/bge-reranker-v2-m3/)

BAAI’ning nomzod parchalarni so‘rovga nisbatan tartiblash uchun ko‘p tilli cross-encoder modeli. U har bir so‘rov–parcha juftligini birga o‘qib, moslik ballini qaytaradi; javob yaratmasdan yoki hujjat embeddinglarini hosil qilmasdan qidiruvning qisqa ro‘yxatini aniqlashtiradi.

- [**Ailoot Ultra · Qayta saralash** `POST /v1/rerank` `bge-reranker-v2-m3`](https://ailoot.ai/models/uz/bge-reranker-v2-m3/#method-0)

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

BGE Reranker v2 M3 — BGE-M3 asosida qurilgan ko‘p tilli moslik modeli. U so‘rov va nomzod parchani birga qabul qilib, ularning munosabati uchun ball qaytaradi. BAAI bu nashrni, jumladan xitoycha va inglizcha qidiruvda, ilova mavjud nomzodlar ro‘yxatini aniqlashtirishi kerak bo‘lganda unumli ko‘p tilli qayta tartiblovchi sifatida taqdim etadi.

#### So‘rov–parcha juftligidan moslik

Cross-encoder ikkala matnni birgalikda qayta ishlab, moslik balli yaratilishidan oldin ularning mazmuni o‘zaro ta’sirlashishiga imkon beradi. Bu matnlarni qayta ishlatiladigan vektor taqqoslashi uchun mustaqil kodlaydigan embedding modelidan farq qiladi. Qayta tartiblovchi chiqishi hujjat vektori yoki yozma javob emas, muayyan juftlik uchun skalyar balldir.

Dastlabki qidiruv mos kelishi mumkin bo‘lgan parchalarni tanlagandan keyin modelni ishlating. Savolni har nomzod bilan juftlab, nomzodlarni natija ballari bo‘yicha tartiblang. Bu cross-encoder’dan katta to‘plamdagi har parchani tekshirishni so‘rash o‘rniga, batafsilroq taqqoslashni boshqariladigan qisqa ro‘yxatga qaratadi.

#### v2 M3 nashri

Ishlab chiqaruvchi BGE-M3’ni asos model deb ko‘rsatadi va ko‘p tilli qo‘llashni asosiy xususiyat sifatida sanaydi. v2 qayta tartiblovchi oilasida M3 unumli ko‘p tilli variant; Gemma asosidagi va qatlam tanlash variantlari boshqa amalga oshirish tanlovlariga ega alohida modellardir. Bu yerda M3 nomi qayta tartiblovchi asl embedding modelining zich, siyrak va ko‘p vektorli embeddinglarini qaytarishini anglatmaydi.

Bu farq ilovaga kerakli natijani tanlashda muhim. Hujjat to‘plamini ifodalash va qidirish uchun embedding modelini tanlang. Nomzod matn allaqachon mavjud bo‘lib, qaysi parcha joriy so‘rovga eng mosligini aniqlash kerak bo‘lsa, shu qayta tartiblovchini tanlang.

#### Foydali tartiblanadigan nomzodlarni tayyorlash

Haqiqiy savol va uni talqin qilishga kerakli to‘liq nomzod matnni bering. Parcha ma’nosini belgilasa, sarlavhalar yoki yaqin ta’riflarni saqlang. E’lon qilingan Transformers misolida so‘rov va parcha qisqartirish va max\_length=512 bilan birga tokenlanadi. Bu butun model limiti emas, misol sozlamasidir. Savol va kerakli dalilni tanlangan juftlik budjetiga sig‘diring va qisqartirish nimani olib tashlashini tekshiring. So‘rovdagi mahsulotni eslatgan natija ham noto‘g‘ri amal yoki shartga tegishli bo‘lsa, aloqasiz bo‘lishi mumkin; qidiruv sifatini baholashda shu holatlarni farqlaydigan misollar tayyorlang.

Hujjat yordamchisida nomzod identifikatorlarini matni bilan saqlang, savol–parcha juftliklarini baholang va tanlangan asl parchalarni javob berish qadamiga yuboring. Shunda javob modeli manbasiz moslik ballini emas, dalillarni oladi. Bu namunaviy qidiruv jarayoni; qayta tartiblovchining o‘zi tashqi to‘plamni qidirmaydi va javob yozmaydi.

#### Ballarni o‘qish va normallashtirish

Ishlab chiqaruvchi xom moslik ballarini qaytaradi; yuqoriroq qiymat yaqinroq moslikni bildiradi. Hujjatlashtirilgan ixtiyoriy normallashtirish ballni 0 va 1 orasiga joylashtirish uchun sigmoid funksiyasini qo‘llaydi. Normallashtirilgan ball qulay diapazonga ega, ammo bu o‘zgartirishning o‘zi nomzod to‘g‘ri ekanining kalibrlangan ehtimolini belgilamaydi.

Ish yukingizdan olingan tipik so‘rov–parcha juftliklari bilan tartiblash yoki filtrlash chegaralarini tanlang. Umumiy kalit so‘zlari bor, ammo boshqa savolga javob beradigan parchalarni ham, boshqa ifodali tegishli parchalarni ham kiriting. Bu tanlangan chegarani qidirilayotgan to‘plam uchun mazmunli qiladi.

Ailoot API loyihasida yakuniy kontekst nimani o‘z ichiga olishi va qancha nomzodni unumli tekshirish mumkinligini belgilang. Foydali natija — keyingi ilova qadami uchun yaxshiroq tartiblangan dalillar to‘plami. Bu nashrning moslik chiqishini hujjat embeddinglari, yaratilgan nasr va boshqa qayta tartiblovchilar uchun hujjatlashtirilgan qatlam tanlash boshqaruvlaridan alohida tuting.

**Ailoot Ultra · Qayta saralash** `POST /v1/rerank` `bge-reranker-v2-m3`

[`bge-reranker-v2-m3`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=bge-reranker-v2-m3&route=Ultra&caller=bge-reranker-v2-m3&fmt=rerank)

BAAI /`bge-reranker-v2-m3`

### Boshlash

BAAI’ning nomzod parchalarni so‘rovga nisbatan tartiblash uchun ko‘p tilli cross-encoder modeli. U har bir so‘rov–parcha juftligini birga o‘qib, moslik ballini qaytaradi; javob yaratmasdan yoki hujjat embeddinglarini hosil qilmasdan qidiruvning qisqa ro‘yxatini aniqlashtiradi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari

Matn

Natijalar

Saralangan natijalar

### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

**Ailoot Ultra · Qayta saralash** `POST /v1/rerank`

Kirish

`text`

Chiqish

`rerank`

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar bge-reranker-v2-m3 | Standart— |
| Maydon`query` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`documents` | Tur`array` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |

Usul parametrlari va hayot sikli

| Parametr | Parametr talablari |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json |
| Parametr`required` | Parametr talablarimodel, documents |
| Parametr`material_types` | Parametr talablaritext |
| Parametr`material_conditions` | Parametr talablariHaqiqiy qidiruv so‘rovingizni va dastlabki matn hujjatlarining bo‘sh bo‘lmagan massivini belgilang. Natija indekslari shu dastlabki massivga ishora qiladi. |

Hayot sikli: `synchronous_result_then_owned_library`

`GET /v1/media/assets/{asset_id}/content`

`GET /v1/media/assets`

`GET /v1/media/assets/{asset_id}`

### Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim

Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

| Sozlama | Tariflar jadvali | Hisob birligi | To‘lov |
| --- | --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Hisob birligi— | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **—** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **—** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |
| SozlamaJami token | Tariflar jadvali— | Hisob birligi/ 1K token | To‘lov Kirish · Jami token **$0.00004** / 1K token |

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/)

### So‘rov namunalari

#### Ailoot Ultra · Qayta saralash

Haqiqiy kirish ma’lumotlaridan foydalaning va natijani to‘liq saqlang

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}"
export AILOOT_QUERY
: "${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}"
export AILOOT_DOCUMENTS_JSON
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
request={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}
request['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']
request['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])
Path('request.json').write_text(json.dumps(request,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 response.bin
# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.
```

### Natijalarni olish va saqlash

#### Ailoot Ultra · Qayta saralash

Sozlangan javob modeli, dastlabki hujjat indekslari, moslik baholari, hujjat satrlari va asl token sarfi mavjud to‘liq dastlabki asl JSON natijasi. Har bir haqiqiy natija va foydalanish maydonini saqlang.

- `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content`
- `GET /v1/media/assets`
- `GET /v1/media/assets/{asset_id}`

##### Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

To‘liq javob va sarlavhalarni, amalda qaytarilgan barcha natijalarni, dastlab qaytarilgan identifikatorlarni hamda barcha usage maydonlarini saqlang. Yaratish so‘rovini qayta yubormasdan dastlabki operatsiyani tiklang.

##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

Haqiqiy X-Client-Request-ID va to‘liq javobni saqlang. Egalik qilinadigan dastlabki aktivlar va ularning aniq imzolangan mazmun URL larini o‘qing; natijasi noaniq yaratishni hech qachon qayta yubormang.

Javob maydonlari

| Maydon | Tur | Ma’nosi |
| --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Turstring | Ma’nosiManbada sozlangan javobni qayta ishlovchi talab qiladigan aniq javob modeli. |
| Maydon`results[].index` | Turinteger | Ma’nosiDastlabki kirish hujjatining noyob indeksi. |
| Maydon`results[].relevance_score` | Turnumber | Ma’nosiChekli moslik bahosi. |
| Maydon`results[].document` | Turstring | Ma’nosiUshbu sozlangan javob iste’molchisi talab qiladigan dastlabki matn hujjati. |
| Maydon`usage.total_tokens` | Turinteger | Ma’nosiHozirgi qabul qilingan tarif talab qiladigan chekli, manfiy bo‘lmagan asl tokenlar soni. |

Xatolar va keyingi qadamlar

| Javob | Shart | Keyingi qadam |
| --- | --- | --- |
| Javob400 · `invalid_request_error` | ShartJSON tanasi yoki ochiq ko‘rsatilgan kanonik model ID si yaroqsiz. | Keyingi qadamJavobni saqlang va ko‘rsatilgan so‘rov maydonini tuzating. |
| Javob401 · `authentication_error` | ShartAiloot API kaliti yaroqsiz. | Keyingi qadamRuxsat berilgan Ailoot API kalitingizdan foydalaning. |
| Javob403 · `permission_error` | ShartKalit guruhi bu usulga ruxsat bermaydi. | Keyingi qadamQaytarilgan xato tafsilotlarini saqlang. |
| Javob404 · `not_found_error` | ShartTanlangan usul uchun ruxsat etilgan yo‘nalish yo‘q. | Keyingi qadamQaytarilgan xato tafsilotlarini saqlang. |
| Javob422 · `price_unavailable` | ShartQabul qilingan tarif zarur kirish miqdorini yoki chegarasini aniqlay olmaydi. | Keyingi qadamJavobni saqlang; qabul qilingan tarif talab qiladigan kirish ko‘rinishidan foydalaning. |
| Javob503 · `` | ShartZarur saqlov, yo‘nalish, usul narxi yoki mablag‘ni band qilish imkoniyati mavjud emas. | Keyingi qadamTo‘liq dastlabki javobni saqlang. Noaniq mablag‘ band qilish qayta yuborishga ruxsat bermaydi. |
| Javob502 · `billing_requires_check` | ShartDastlabki natija, foydalanish ma’lumoti yoki hisob-kitobni tekshirish talab qilinadi. | Keyingi qadamHaqiqiy so‘rov ID si va dastlabki javobni saqlang. Mavjud, egalik qilinadigan yozuvni o‘qing; yaratishni qayta yubormang. |

### Taxalluslar

#### Model taxalluslari

**Ailoot Ultra** [`bge-reranker-v2-m3`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=bge-reranker-v2-m3&route=Ultra&caller=bge-reranker-v2-m3&fmt=rerank)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`bge-reranker-v2-m3`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=bge-reranker-v2-m3&route=Ultra&caller=bge-reranker-v2-m3&fmt=rerank)

FAQ · bge-reranker-v2-m3

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

`POST /v1/rerank` · `bge-reranker-v2-m3`: `text` → `rerank`

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

`POST /v1/rerank` · `bge-reranker-v2-m3`: `model`, `query`, `documents`

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

## Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

## Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna

Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.

50% gacha promokod

Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.

Tarixdagi xarajatlar

Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

[Obuna tanlash](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/)

## API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi

Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.

Reseller litsenziyasi

Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.

Saytdagi hujjatlar

Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

[Reseller litsenziyasini so‘rash](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz)

## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli





Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi.





Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.





Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.