Skip to main content
Semantik benzerlik modellerini kullanarak dokümanları yeniden sıralayın. Arama sonuçlarını ve RAG uygulamalarını iyileştirmek için kullanışlıdır.

İstek Gövdesi

Senkron istek zaman aşımı: Bu chat dışı endpoint, yönlendirilen modelin tamamlanmasını bekler. Büyük girdiler, uzun sesler veya büyük batch’ler yaygın 30s istemci varsayılanlarını aşabilir; bu yüzden HTTP istemcisi zaman aşımını en az 120s olarak ayarlayın.
string
gerekli
Kullanılacak reranker modelinin kimliği (örneğin, qwen3-vl-rerank).
string
gerekli
Dokümanların sıralanacağı sorgu. Maksimum uzunluk: 32,000 karakter.
array
gerekli
Yeniden sıralanacak dokümanların (dizelerin) listesi. Sınırlar: en fazla 1,000 doküman, her doküman en fazla 100,000 karakter ve toplamda en fazla 2,000,000 doküman karakteri.
integer
Döndürülecek en iyi sonuç sayısı. Varsayılan olarak tüm documents döner. En az 1 olmalı ve documents.length değerini aşmamalıdır. Bir provider ileride daha sıkı bir public limit yayımlarsa TokenLab bunu burada dokümante eder ve uygular.
boolean
varsayılan:"false"
Orijinal doküman metninin yanıtta yer alıp almayacağı.

Yanıt

array
Puanlarıyla birlikte sıralanmış doküman listesi.Her sonuç şunları içerir:
  • index (integer): Orijinal doküman dizini
  • relevance_score (number): İlgi düzeyi puanı (0-1)
  • document (string): Orijinal metin (eğer return_documents=true ise)
string
Yeniden sıralama için kullanılan model.
object
Token kullanım istatistikleri.