Переранжирование

POST /v1/rerank

Оценивает набор документов по релевантности запросу и упорядочивает его (совместимо с Jina / Cohere Rerank). Чаще всего используется для уточнения выдачи в RAG.

RequestREQUEST

POSThttps://test.kailin.com.cn/v1/rerank

API KeyStored only in your browser, never uploaded

Body (JSON){ "model": "jina-reranker-v2-base-multilingual", "query": "What is vector search", "documents": [ "Vector search computes semantic similarity over embedding vectors", "The weather is nice today", "RAG systems typically retrieve first, then rerank" ], "top_n": 2 }

ResponseRESPONSE

Fill in the request and hit Send — the response shows up here

Запрос

curl https://test.kailin.com.cn/v1/rerank \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-token" \
  -d '{
    "model": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
    "query": "What is vector search",
    "documents": [
      "Vector search computes semantic similarity over embedding vectors",
      "The weather is nice today",
      "RAG systems typically retrieve first, then rerank"
    ],
    "top_n": 2
  }'

Тело запроса

Параметр	Тип	Обязательно	Описание
model	string	Да	Модель переранжирования — см. список доступных
query	string	Да	Текст запроса
documents	array	Да	Документы в виде строк или объектов { "text": "..." }
top_n	integer	Нет	Вернуть только первые N результатов, по умолчанию все
return_documents	boolean	Нет	Включать ли исходный текст в результаты, по умолчанию false

Ответ

{
  "results": [
    {
      "index": 0,
      "relevance_score": 0.93,
      "document": { "text": "Vector search computes semantic similarity over embedding vectors" }
    },
    {
      "index": 2,
      "relevance_score": 0.71,
      "document": { "text": "RAG systems typically retrieve first, then rerank" }
    }
  ],
  "usage": {
    "total_tokens": 120
  }
}

Поле	Описание
results[].index	Исходный индекс во входном массиве documents
results[].relevance_score	Оценка релевантности — чем выше, тем релевантнее
usage.total_tokens	Оплачиваемые токены (на некоторых каналах может отсутствовать)

Совет

Типовая схема: векторная выдача топ-50 → rerank до топ-5 → подать в чат-модель как контекст.