Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyageai-rerank-2-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyageai-rerank-2-5/
Language: zh-hant-tw

# VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5

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## [VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyageai-rerank-2-5/)

rerank-2.5 會依據查詢與選用的自然語言指示，按照相關性重新排列所附文字候選。它是多語、品質取向的重排序器，具備 32,000-token 查詢—文件上下文，排名分數對應原始候選索引。

- [**Ailoot Ultra · 重新排序** `POST /v1/rerank` `voyageai/rerank-2.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyageai-rerank-2-5/#method-0)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

rerank-2.5 是 Voyage AI 遵循指令的重排序器，旨在精修一組搜尋候選。它以交叉編碼器方式，一起檢查查詢與每份文件，再回傳相關性排序。原廠發布說明強調透過自然語言控制何謂相關、多語檢索，以及比前代 rerank-2 更長的查詢—文件上下文。

#### 提供模型要比較的候選

輸入為查詢與候選文字文件清單。它們可以是嵌入搜尋或第一階段詞彙搜尋選出的段落。重排序器評估所附文字，不會建立語料庫嵌入，因此實際用途是精修初始搜尋已找到的候選。

準備清單時，保留原始候選順序與來源識別碼。回傳索引指向那些輸入位置。RAG 任務請提供回答階段可能實際使用的段落，包括解讀所需標題或適用條件。若相關文件不在提交的候選集中，就無法以重排序新發現結果的形式出現。

#### 指定預期的相關性定義

指示可以加在查詢前後。發布說明描述三種實用用途：強調文件某個部分、偏好某種來源，以及透過應用背景消除查詢歧義。它們會改變交給模型的相關性任務。

技術搜尋的示例指示是「優先考量解釋故障與復原行為的段落；入門概述為次要。」研究資料集請指定標題、方法或結果何者最重要。詞彙有歧義時，說明搜尋所屬主題領域。保持問題與指示相容，避免一方詢問廣泛主題，另一方卻暗中改變任務。

這些偏好會引導相關性評分。如果應用程式有來源版本、日期或存取範圍等嚴格資格要求，請另行準備符合資格的候選集。模型相關性指示與確定性的資料集限制，服務不同目的。

#### 排名輸出與後續結果使用

結果依相關性遞減排序，包含浮點數相關性分數與候選原始輸入索引。top-k 選項選擇回傳多少個領先結果；未指定時，原廠規格會回傳所有已提交候選的結果。選用的 return-documents 設定會包含對應來源文字；否則回應包含索引與分數。

利用排序選出要顯示或傳入後續回答階段的段落，並完整保留來源身分。評估排名時，請檢查實際文字：分數衡量的是與提交查詢的相關性，並非生成答案，也不是驗證文件主張正確。如此可用模型精修技術、法律、金融、醫療、對話與多語搜尋素材，而不將排名轉成領域結論。

#### 上下文、總 token 預算與截斷

文件記載的查詢限制為 8,000 tokens，包含放在查詢中的指示。查詢加上任何一份候選文件，必須容納於 32,000 tokens 內，文件清單最多包含 1,000 項。總配額為 600,000 tokens，計算為查詢 tokens 乘以文件數，再加上全部文件 tokens。因此，長指示會在各候選配對中重複計算。

輸出的 top-k 數量不會改變輸入 token 計算中的候選數。預設截斷會縮短超長查詢或文件，以符合上下文限制；停用後，超長查詢或配對會回傳錯誤。請刻意準備包含答案的段落，並將相關適用條件保留在模型會看到的文字中。使用具代表性的問題與指示評估精修排序，再將選定的原始段落傳入下一階段。

**Ailoot Ultra · 重新排序** `POST /v1/rerank` `voyageai/rerank-2.5`

[`voyageai/rerank-2.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=voyageai%2Frerank-2.5&route=Ultra&caller=voyageai%2Frerank-2.5&fmt=rerank)

VoyageAI by MongoDB /`voyageai/rerank-2.5`

### 入門

rerank-2.5 會依據查詢與選用的自然語言指示，按照相關性重新排列所附文字候選。它是多語、品質取向的重排序器，具備 32,000-token 查詢—文件上下文，排名分數對應原始候選索引。

接受的輸入

文字

結果

已排序結果

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · 重新排序** `POST /v1/rerank`

輸入

`text`

輸出

`rerank`

輸出格式

json

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`documents` | 類型`array` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 voyageai/rerank-2.5 | 預設值— |
| 欄位`provider` | 類型`schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`query` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`session_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`top_n` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 | 預設值— |
| 欄位`trace` | 類型`schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`user` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`documents[].text` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`documents[].image` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |

輸入素材組合

**text\_rerank** · 必填： query, documents array with minItems1

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, query, documents |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`optional_controls` | 規格provider, session\_id, top\_n, trace, user |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格null |

生命週期： `synchronous`

請傳送完全相符的模型 ID，並保留完整的原生回應。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 計費單位 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- |
| 設定基礎 token 費率 | 費率表基本費率 | 計費單位— | 費用 輸入 · 輸入 Token **—** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **—** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Ultra | 費率表— | 計費單位/ 1K Token | 費用 輸入 **$0.0001** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · 重新排序

原樣保留的官方請求結構；文件範例使用您的實際請求資料，並保留完整結果

```json
{
  "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
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"
export AILOOT_REQUEST_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))
if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')
p['model']='voyageai/rerank-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
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · 重新排序

json

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

會保留每個實際結果的索引、有限值 relevance\_score 與原始文件物件。索引會對應原始文件陣列。完整的原始 JSON 會先儲存，並僅在結算後回傳。

##### 需要檢查原始回應時

請保留原始操作與完整／部分回覆；切勿重送 POST。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`provider` | 類型string |
| 欄位`results[].index` | 類型integer |
| 欄位`results[].relevance_score` | 類型number |
| 欄位`results[].document.text` | 類型string |
| 欄位`results[].document.image` | 類型string |
| 欄位`usage.search_units` | 類型integer |
| 欄位`usage.total_tokens` | 類型integer |
| 欄位`usage.cost` | 類型number |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、表示方式或值無效 | 下一步請修正指出的請求欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`voyageai/rerank-2.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=voyageai%2Frerank-2.5&route=Ultra&caller=voyageai%2Frerank-2.5&fmt=rerank)

#### 方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

#### 相關呼叫用 ID

[`voyageai/rerank-2.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=voyageai%2Frerank-2.5&route=Ultra&caller=voyageai%2Frerank-2.5&fmt=rerank)

FAQ · VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/rerank` · `voyageai/rerank-2.5`: `text` → `rerank`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/rerank` · `voyageai/rerank-2.5`: `documents`, `model`, `provider`, `query`, `session_id`, `top_n`, `trace`, `user`

適用哪些限制？

`POST /v1/rerank` · `voyageai/rerank-2.5`: `top_n.minimum`: `1`

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