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# 문서 재순위화 (Rerank Documents)

> 쿼리와의 관련성에 따라 문서의 순위를 재조정합니다

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.

<ParamField body="model" type="string" required>
  사용할 reranker 모델의 ID입니다 (예: `qwen3-vl-rerank`).
</ParamField>

<ParamField body="query" type="string" required>
  문서 순위를 매길 기준이 되는 쿼리입니다. 최대 길이: `32,000`자.
</ParamField>

<ParamField body="documents" type="array" required>
  재순위화할 문서(문자열) 목록입니다. 제한: 최대 `1,000`개 문서, 각 문서는 최대 `100,000`자, 전체 문서 합계는 최대 `2,000,000`자입니다.
</ParamField>

<ParamField body="top_n" type="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.
</ParamField>

<ParamField body="return_documents" type="boolean" default="false">
  응답에 원본 문서 텍스트를 포함할지 여부입니다.
</ParamField>

## 응답 (Response)

<ResponseField name="results" type="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=true`인 경우)
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string">
  재순위화에 사용된 모델입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="usage" type="object">
  토큰 사용량 통계입니다.
</ResponseField>

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/rerank" \
    -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "qwen3-vl-rerank",
      "query": "What is machine learning?",
      "documents": [
        "Machine learning is a subset of AI",
        "The weather is nice today",
        "Deep learning uses neural networks"
      ],
      "top_n": 2,
      "return_documents": true
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import requests

  response = requests.post(
      "https://api.tokenlab.sh/v1/rerank",
      headers={"Authorization": "Bearer sk-your-api-key"},
      json={
          "model": "qwen3-vl-rerank",
          "query": "What is machine learning?",
          "documents": [
              "Machine learning is a subset of AI",
              "The weather is nice today",
              "Deep learning uses neural networks"
          ],
          "top_n": 2
      }
  )

  print(response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  const response = await fetch('https://api.tokenlab.sh/v1/rerank', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': 'Bearer sk-your-api-key',
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'qwen3-vl-rerank',
      query: 'What is machine learning?',
      documents: [
        'Machine learning is a subset of AI',
        'The weather is nice today',
        'Deep learning uses neural networks'
      ],
      top_n: 2
    })
  });

  const data = await response.json();
  console.log(data.results);
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

  import (
      "bytes"
      "encoding/json"
      "fmt"
      "net/http"
  )

  func main() {
      payload := map[string]interface{}{
          "model": "qwen3-vl-rerank",
          "query": "What is machine learning?",
          "documents": []string{
              "Machine learning is a subset of AI",
              "The weather is nice today",
              "Deep learning uses neural networks",
          },
          "top_n": 2,
      }
      body, _ := json.Marshal(payload)

      req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.tokenlab.sh/v1/rerank", bytes.NewBuffer(body))
      req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-your-api-key")
      req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

      client := &http.Client{}
      resp, _ := client.Do(req)
      defer resp.Body.Close()

      var result map[string]interface{}
      json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result)
      fmt.Println(result["results"])
  }
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php
  $ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/rerank');

  curl_setopt_array($ch, [
      CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
      CURLOPT_POST => true,
      CURLOPT_HTTPHEADER => [
          'Content-Type: application/json',
          'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
      ],
      CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
          'model' => 'qwen3-vl-rerank',
          'query' => 'What is machine learning?',
          'documents' => [
              'Machine learning is a subset of AI',
              'The weather is nice today',
              'Deep learning uses neural networks'
          ],
          'top_n' => 2
      ])
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  $data = json_decode($response, true);
  print_r($data['results']);
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json Response theme={null}
  {
    "results": [
      {
        "index": 0,
        "relevance_score": 0.95,
        "document": "Machine learning is a subset of AI"
      },
      {
        "index": 2,
        "relevance_score": 0.82,
        "document": "Deep learning uses neural networks"
      }
    ],
    "model": "qwen3-vl-rerank",
    "usage": {
      "prompt_tokens": 45,
      "total_tokens": 45
    }
  }
  ```
</ResponseExample>