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시맨틱 유사도 모델을 사용하여 문서의 순위를 재조정합니다. 검색 결과 개선 및 RAG 애플리케이션에 유용합니다.

요청 본문

동기 요청 타임아웃: 이 비채팅 엔드포인트는 라우팅된 모델이 완료될 때까지 기다립니다. 큰 입력, 긴 오디오, 큰 배치는 일반적인 30s 클라이언트 기본값을 초과할 수 있으므로 HTTP 클라이언트 타임아웃을 최소 120s 로 설정하세요.
string
필수
사용할 reranker 모델의 ID입니다 (예: qwen3-vl-rerank).
string
필수
문서 순위를 매길 기준이 되는 쿼리입니다. 최대 길이: 32,000자.
array
필수
재순위화할 문서(문자열) 목록입니다. 제한: 최대 1,000개 문서, 각 문서는 최대 100,000자, 전체 문서 합계는 최대 2,000,000자입니다.
integer
반환할 상위 결과 수입니다. 기본값은 모든 documents입니다. 최소 1 이상, documents.length 이하여야 합니다. provider가 나중에 더 엄격한 공개 제한을 발표하면 TokenLab은 여기에 문서화하고 적용합니다.
boolean
기본값:"false"
응답에 원본 문서 텍스트를 포함할지 여부입니다.

응답 (Response)

array
점수가 포함된 문서의 순위 목록입니다.각 결과에는 다음이 포함됩니다:
  • index (integer): 원본 문서 인덱스
  • relevance_score (number): 관련성 점수 (0-1)
  • document (string): 원본 텍스트 (return_documents=true인 경우)
string
재순위화에 사용된 모델입니다.
object
토큰 사용량 통계입니다.