NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)
Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 — NVIDIA kompaniyasining topilgan materialni so‘rovga mosligi bo‘yicha tartiblaydigan kross-enkoder qayta tartiblash modeli. So‘rov va nomzod matn, tasvir yoki aralash hujjatlarni yuboring, so‘ng qidiruv natijalari yoki topilgan ma’lumotlar bilan boyitilgan javob uchun parchalarni tanlashda qaytarilgan ballar va dastlabki indekslardan foydalaning.
Model haqida
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 nomzod matn va hujjat tasvirlarining matnli so‘rovga mosligini baholaydi, jumladan diagrammalar, jadvallar va aralash media sahifalarini. NVIDIA uni 1.7B parametrli kross-enkoder model deb tavsiflaydi. Ma’lumot topish jarayonida avval boshlang‘ich qidiruvni bajaring, keyin tanlangan nomzodlarni qayta tartiblash modeliga yuboring. Foydali natija — moslik ballari bilan qayta tartiblangan o‘sha nomzodlar to‘plami; ilova undan javob uchun kontekst tanlash yoki qidiruv natijalari sahifasini tartiblashda foydalanishi mumkin.
application/json tanasi bilan POST /v1/rerank dan foydalaning. model ni "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free", query ni haqiqiy qidiruv savoli, documents ni esa bo‘sh bo‘lmagan massiv qilib belgilang. Har bir nomzod matn satri yoki text va/yoki image bo‘lgan obyekt bo‘lishi mumkin; tuzilgan obyekt shu maydonlardan kamida bittasini berishi kerak. text satrdir. image masofaviy HTTP/HTTPS URL manzili yoki data:image/ bilan boshlanadigan base64 ma’lumot URI qiymatidir. Aralash nomzod ikkala maydonni ham beradi. Qaytarilgan indekslarni saqlangan hujjat ID qiymatlaringiz bilan moslash uchun kirish massivining tartibini saqlang. top_n kamida 1 bo‘lgan ixtiyoriy butun son bo‘lib, eng yuqori o‘rinli hujjatlarning qaytariladigan sonini so‘raydi.
Masalan, yordam markazi ilovasi yetkazish, qaytarish va akkauntga kirish haqidagi parchalarni topishi, keyin ularni mijozning yetkazish savoliga nisbatan qayta tartiblashi mumkin. Fayl nomlari yoki saqlangan manbaga aloqasiz qidiruv tizimi parchalarini emas, haqiqiy parcha matnini bering. Tanlangan dalilni keyin keltirish yoki ochish mumkin bo‘lishi uchun har bir parchani ilovadagi o‘z manba identifikatoriga bog‘liq holda saqlang. Skanerlangan hujjat, diagramma, jadval yoki infografika uchun uning haqiqiy tasvirini hujjat obyektida bering va mazmunni aniqlashga yordam bersa, matn qo‘shing.
Model sahifasi har bir so‘rov va hujjat uchun 10 240 token chegarasini hujjatlashtiradi. Nomzodlar ro‘yxatini tayyorlashdan oldin uzunroq manba materialini chegaralangan parchalarga ajrating. Ma’noni o‘zgartirsa, sarlavha yoki mahsulot nomini ham qo‘shib, har bir parcha bilan foydali atrof kontekstini saqlang. Hujjatlashtirilgan so‘rov siz bergan nomzodlardan boshlanadi; u sizning nomingizdan hujjatlar to‘plamini qidirmaydi.
Qayta tartiblash sinxron JSON natija qaytaradi. Har bir results elementini, jumladan dastlabki index, relevance_score va text va/yoki image tashishi mumkin bo‘lgan qaytarilgan document obyektini o‘qing hamda qaytarilgan har qanday usage va javob identifikatorlarini saqlang. Tartiblangan natijani kirish nomzodiga qayta moslash uchun index dan foydalaning. Moslik ballini mustaqil tekshirilgan faktik javob sifatida emas, shu so‘rov uchun tartiblash signali sifatida qabul qiling. Keyingi bosqich uchun bir nechta parcha tanlansa, to‘liq natijani saqlang.
Ushbu bepul nashr uchun ommaviy yoki sun’iy nomzod materialini tayyorlang; uning hujjatlashtirilgan foydalanish shartlari maxfiy axborot va shaxsiy ma’lumotlarni istisno qiladi. So‘rov to‘liq natijasiz tugasa, o‘sha urinishni tekshirish davomida dastlabki javob va so‘rov identifikatorini saqlang. Hujjatlashtirilgan qayta tartiblash jarayoni natijani bevosita qaytaradi va alohida topshiriq holatini so‘rash yoki bekor qilish jarayonini bermaydi.
Ailoot Ultra · Rerank POST /v1/rerank nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free
nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free
nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:freeBoshlash
Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 — NVIDIA kompaniyasining topilgan materialni so‘rovga mosligi bo‘yicha tartiblaydigan kross-enkoder qayta tartiblash modeli. So‘rov va nomzod matn, tasvir yoki aralash hujjatlarni yuboring, so‘ng qidiruv natijalari yoki topilgan ma’lumotlar bilan boyitilgan javob uchun parchalarni tanlashda qaytarilgan ballar va dastlabki indekslardan foydalaning.
- Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
- Matn
- Natijalar
- ranking
Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar
Ailoot Ultra · Rerank POST /v1/rerank
- Kirish
text- Chiqish
ranking- Chiqish formati
- JSON
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free | Standart— |
Maydonquery | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydondocuments | Turarray | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontop_n | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 | Standart— |
Usul parametrlari va hayot sikli
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, query, documents |
Parametroptional | Parametr talablaritop_n |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrconditions | Parametr talablari |
Hayot sikli: synchronous_json
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 | Hisoblanadigan miqdor | To‘lov |
|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Hisoblanadigan miqdor— | 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 |
| SozlamaHar bir so‘rov uchun | Tariflar jadvali— | Hisoblanadigan miqdorbitta so‘rov | To‘lov Kirish $0 har bir so‘rov uchun |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · Rerank
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"documents": ["Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany."], "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
Natijalarni olish va saqlash
Ailoot Ultra · Rerank
JSON
Barcha tayyor natijalarni saqlash
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Javob maydonlari
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonresults | Turarray |
Taxalluslar
Model taxalluslari
Ailoot Ultra nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)
- Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?
POST /v1/rerank·nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free:text→ranking- So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?
POST /v1/rerank·nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free:model,query,documents,top_n- Qanday cheklovlar amal qiladi?
POST /v1/rerank·nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free:top_n.minimum:1