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使用語義相似度模型對文件進行重排。適用於優化搜尋結果和 RAG 應用程式。

請求主體

同步請求逾時: 這個非聊天端點會等待路由到的模型完成處理。大型輸入、長音訊或大量批次可能超過常見的 30s 用戶端預設逾時,因此請將 HTTP 用戶端逾時設定為至少 120s
string
必填
要使用的重排模型 ID(例如:qwen3-vl-rerankqwen3-vl-rerank)。
string
必填
用於對文件進行排名的查詢語句。最大長度:32,000 個字元。
array
必填
要進行重排的文件列表(字串)。限制:最多 1,000 份文件;每份文件最多 100,000 個字元;所有文件合計最多 2,000,000 個字元。
integer
要返回的前幾個結果數量。預設為所有文件。必須至少為 1,且不能大於 documents.length。如果供應商日後公開更嚴格的限制,TokenLab 會在這裡文件化並執行。
boolean
預設值:"false"
是否在回應中包含原始文件文本。

回應

array
帶有評分的已排序文件列表。每個結果包含:
  • index (integer):原始文件索引
  • relevance_score (number):相關性評分 (0-1)
  • document (string):原始文本(若 return_documents=true
string
用於重排的模型。
object
Token 使用量統計。