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Ordnen Sie Dokumente mithilfe von semantischen Ähnlichkeitsmodellen neu. Nützlich zur Verbesserung von Suchergebnissen und RAG-Anwendungen.

Anfragekörper

Timeout für synchrone Anfragen: Dieser Nicht-Chat-Endpunkt wartet, bis das geroutete Modell fertig ist. Große Eingaben, lange Audiodateien oder große Batches können übliche 30s-Client-Defaults überschreiten; setzen Sie das Timeout Ihres HTTP-Clients daher auf mindestens 120s.
string
erforderlich
ID des zu verwendenden Reranker-Modells (z. B. qwen3-vl-rerank).
string
erforderlich
Die Suchanfrage, gegen die die Dokumente bewertet werden sollen. Maximale Länge: 32,000 Zeichen.
array
erforderlich
Liste der neu zu ordnenden Dokumente (Strings). Limits: bis zu 1,000 Dokumente, jedes Dokument bis zu 100,000 Zeichen und höchstens 2,000,000 Dokumentzeichen insgesamt.
integer
Anzahl der Top-Ergebnisse, die zurückgegeben werden. Standardmäßig werden alle documents zurückgegeben. Der Wert muss mindestens 1 sein und darf documents.length nicht überschreiten. Wenn ein Provider später ein strengeres öffentliches Limit veröffentlicht, dokumentiert und erzwingt TokenLab es hier.
boolean
Standard:"false"
Gibt an, ob der ursprüngliche Dokumenttext in der Antwort enthalten sein soll.

Antwort

array
Rangliste der Dokumente mit Scores.Jedes Ergebnis enthält:
  • index (integer): Ursprünglicher Dokument-Index
  • relevance_score (number): Relevanz-Score (0-1)
  • document (string): Ursprünglicher Text (wenn return_documents=true)
string
Das für das Reranking verwendete Modell.
object
Statistiken zur Token-Nutzung.