VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5

rerank-2.5 berilgan matn nomzodlari to‘plamini so‘rov va ixtiyoriy tabiiy tildagi ko‘rsatmalarga muvofiqligi bo‘yicha qayta tartiblaydi. U 32,000 tokenli so‘rov–hujjat konteksti va asl nomzod indekslariga bog‘langan tartiblangan ballarga ega, ko‘p tilli hamda sifatga qaratilgan qayta tartiblovchidir.

Ailoot Ultra · Qayta saralash POST /v1/rerank voyageai/rerank-2.5

Model haqida

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

rerank-2.5 — qidiruv nomzodlari to‘plamini aniqlashtirishga mo‘ljallangan Voyage AI’ning ko‘rsatmaga amal qiluvchi qayta tartiblovchisi. U so‘rov va har bir hujjatni cross-encoder sifatida birga tekshiradi, keyin muvofiqlik tartibini qaytaradi. Ishlab chiqaruvchi relizi nima tegishli hisoblanishini tabiiy tilda boshqarish, ko‘p tilli ma’lumot izlash va oldingi rerank-2 nashriga qaraganda uzunroq so‘rov–hujjat kontekstini ta’kidlaydi.

Taqqoslanadigan nomzodlarni modelga bering

Kirish — so‘rov va nomzod matn hujjatlari ro‘yxati. Bular embedding qidiruvi yoki birinchi bosqichdagi leksik qidiruv tanlagan parchalar bo‘lishi mumkin. Qayta tartiblovchi korpus embeddinglarini yaratish o‘rniga berilgan matnni baholaydi, shuning uchun uning amaliy vazifasi dastlabki qidiruv allaqachon topgan nomzodlarni aniqlashtirishdir.

Ro‘yxatni tayyorlashda nomzodlarning asl tartibi va manba identifikatorlarini saqlang. Qaytgan indekslar shu kirish pozitsiyalariga ishora qiladi. RAG topshirig‘ida javob bosqichi haqiqatan ishlatishi mumkin bo‘lgan parchalarni, jumladan ularni talqin qilishga zarur sarlavha yoki shartlarni bering. Yuborilgan nomzodlar to‘plamida yo‘q tegishli hujjat qayta tartiblashning yangi topilgan natijasi sifatida paydo bo‘la olmaydi.

Muvofiqlikning mo‘ljallangan ma’nosini belgilang

Ko‘rsatmalarni so‘rovdan keyin yoki oldin qo‘shish mumkin. Reliz uchta foydali rolni ta’riflaydi: hujjatning muayyan qismiga urg‘u berish, manba turini afzal ko‘rish va ilova konteksti bilan so‘rov noaniqligini yo‘qotish. Bular modelga berilgan muvofiqlik topshirig‘ini o‘zgartiradi.

Texnik qidiruv uchun ko‘rsatma misoli: “Xato va tiklanish xatti-harakatini tushuntiradigan parchalarga ustuvorlik bering; kirish sharhlari ikkinchi darajali.” Tadqiqot to‘plamida sarlavha, usul yoki natija eng muhimligini belgilang. Noaniq atama uchun qidiruv tegishli bo‘lgan mavzu sohasini ayting. Biri keng mavzuni so‘rab, ikkinchisi topshiriqni yashirin o‘zgartirmasligi uchun savol va ko‘rsatmani o‘zaro mos saqlang.

Bu afzalliklar muvofiqlik bahosini yo‘naltiradi. Ilovada manba versiyasi, sana yoki kirish qamrovi kabi qat’iy moslik talablari bo‘lsa, mos nomzodlar to‘plamini alohida tayyorlang. Modelning muvofiqlik ko‘rsatmasi va to‘plamga qat’iy cheklov turli maqsadlarga xizmat qiladi.

Tartiblangan natija va undan keyingi foydalanish

Natijalar muvofiqlik kamayishi bo‘yicha tartiblanadi va suzuvchi nuqtali muvofiqlik bali hamda nomzodning asl kirish indeksini o‘z ichiga oladi. top-k opsiyasi nechta yetakchi natija qaytarilishini tanlaydi; usiz ishlab chiqaruvchi spetsifikatsiyasi barcha yuborilgan nomzodlar natijalarini qaytaradi. Ixtiyoriy return-documents sozlamasi tegishli manba matnini qo‘shadi; aks holda javob indeks va ballardan iborat bo‘ladi.

Manba identifikatorini buzmasdan, ko‘rsatish yoki keyingi javob bosqichi uchun parchalarni tanlashda shu tartibdan foydalaning. Reytingni baholashda haqiqiy matnni tekshiring: ball — yuborilgan so‘rovga muvofiqlik o‘lchovi, yaratilgan javob yoki hujjat da’volari to‘g‘riligini tekshirish emas. Shu tufayli model texnik, huquqiy, moliyaviy, tibbiy, suhbatga oid va ko‘p tilli qidiruv materialini tartiblashni soha xulosasiga aylantirmasdan aniqlashtirish uchun foydali.

Kontekst, jami token byudjeti va qisqartirish

Hujjatlashtirilgan so‘rov chegarasi so‘rovga joylangan ko‘rsatmalar bilan birga 8,000 token. So‘rov va istalgan bitta nomzod hujjat 32,000 tokenga sig‘ishi, hujjatlar ro‘yxati esa ko‘pi bilan 1,000 elementdan iborat bo‘lishi kerak. Jami ruxsat 600,000 token bo‘lib, so‘rov tokenlari hujjatlar soniga ko‘paytirilib, barcha hujjat tokenlari qo‘shib hisoblanadi. Demak, uzun ko‘rsatma nomzod juftliklari bo‘ylab qayta-qayta hisoblanadi.

Chiqishdagi top-k soni shu kirish tokenlari hisobidagi nomzodlar sonini o‘zgartirmaydi. Standart qisqartirish ortiqcha uzun so‘rov yoki hujjatlarni kontekst chegarasiga sig‘dirish uchun qisqartiradi; uni o‘chirish ortiqcha uzun so‘rov yoki juftlik uchun xato qaytaradi. Javobni o‘z ichiga olgan parchalarni ongli tayyorlang va tegishli shartni model ko‘radigan matn ichida saqlang. Aniqlashtirilgan tartibni vakillik qiluvchi savollar va ko‘rsatmalarda baholang, keyin tanlangan asl parchalarni keyingi bosqichga uzating.

Ailoot Ultra · Qayta saralash POST /v1/rerank voyageai/rerank-2.5

voyageai/rerank-2.5

VoyageAI by MongoDB /voyageai/rerank-2.5

Boshlash

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
Chiqish formati: json

Maydon	Tur	Talab	Qiymatlar va cheklovlar	Standart
Maydon`documents`	Tur`array`	TalabMajburiy	Qiymatlar va cheklovlar	Standart—
Maydon`model`	Tur`string`	TalabMajburiy	Qiymatlar va cheklovlar voyageai/rerank-2.5	Standart—
Maydon`provider`	Tur`schema`	TalabIxtiyoriy	Qiymatlar va cheklovlar	Standart—
Maydon`query`	Tur`string`	TalabMajburiy	Qiymatlar va cheklovlar	Standart—
Maydon`session_id`	Tur`string`	TalabIxtiyoriy	Qiymatlar va cheklovlar	Standart—
Maydon`top_n`	Tur`integer`	TalabIxtiyoriy	Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1	Standart—
Maydon`trace`	Tur`schema`	TalabIxtiyoriy	Qiymatlar va cheklovlar	Standart—
Maydon`user`	Tur`string`	TalabIxtiyoriy	Qiymatlar va cheklovlar	Standart—
Maydon`documents[].text`	Tur`string`	TalabIxtiyoriy	Qiymatlar va cheklovlar	Standart—
Maydon`documents[].image`	Tur`string`	TalabIxtiyoriy	Qiymatlar va cheklovlar	Standart—

Kirish materiallari birikmalari

text_rerank · Majburiy: query, documents array with minItems1

Usul parametrlari va hayot sikli

Parametr	Parametr talablari
Parametr`content_type`	Parametr talablariapplication/json
Parametr`required`	Parametr talablarimodel, query, documents
Parametr`material_types`	Parametr talablaritext
Parametr`optional_controls`	Parametr talablariprovider, session_id, top_n, trace, user
Parametr`multimodal_input_binding`	Parametr talablarinull

Hayot sikli: synchronous

Aniq model ID sini yuboring va to‘liq asl javobni saqlang.

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
SozlamaUltra	Tariflar jadvali—	Hisob birligi/ 1K token	To‘lov Kirish $0.0001 / 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 →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · Qayta saralash

Rasmiy so‘rov tuzilmasi saqlangan; hujjatlashtirish uchun misolSo‘rov uchun o‘zingizning haqiqiy materialingizdan foydalaning va natijani to‘liq saqlang

{
  "documents": [
    "Paris is the capital of France.",
    "Berlin is the capital of Germany."
  ],
  "model": "voyageai/rerank-2.5",
  "query": "What is the capital of France?",
  "top_n": 3
}

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"
export AILOOT_REQUEST_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))
if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')
p['model']='voyageai/rerank-2.5'
Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Qayta saralash

json

Barcha tayyor natijalarni saqlash

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

Har bir haqiqiy natija indeksi, chekli relevance_score va dastlabki hujjat obyekti saqlanadi. Indekslar dastlabki hujjatlar massiviga bog‘lanadi. To‘liq dastlabki JSON saqlanadi va faqat hisob-kitob yakunlangach qaytariladi.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

Dastlabki operatsiyani va to‘liq/qisman javobni saqlang; POST ni qayta yubormang.

Javob maydonlari

Maydon	Tur
Maydon`model`	Turstring
Maydon`id`	Turstring
Maydon`provider`	Turstring
Maydon`results[].index`	Turinteger
Maydon`results[].relevance_score`	Turnumber
Maydon`results[].document.text`	Turstring
Maydon`results[].document.image`	Turstring
Maydon`usage.search_units`	Turinteger
Maydon`usage.total_tokens`	Turinteger
Maydon`usage.cost`	Turnumber

Xatolar va keyingi qadamlar

Javob	Shart	Keyingi qadam
Javob400 · `invalid_request_error`	ShartMajburiy maydon, ko‘rinish yoki qiymat yaroqsiz	Keyingi qadamKo‘rsatilgan so‘rov maydonini tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra voyageai/rerank-2.5

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

voyageai/rerank-2.5

FAQ · VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?: POST /v1/rerank · voyageai/rerank-2.5: text → rerank
So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?: POST /v1/rerank · voyageai/rerank-2.5: documents, model, provider, query, session_id, top_n, trace, user
Qanday cheklovlar amal qiladi?: POST /v1/rerank · voyageai/rerank-2.5: top_n.minimum: 1

VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5