reclasificador new_releases ¡Lanzamiento de m0!
Maximice la relevancia de la búsqueda y la precisión de RAG con nuestra API de reranking de vanguardia.
API de reclasificación
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El número de documentos más relevantes que se devolverán para la consulta.
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Pedido
curl https://api.jina.ai/v1/rerank \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer " \
-d @- <<EOFEOF
{
"query": "Organic skincare products for sensitive skin",
"top_n": 3,
"documents": [
"Organic skincare for sensitive skin with aloe vera and chamomile: Imagine the soothing embrace of nature with our organic skincare range, crafted specifically for sensitive skin. Infused with the calming properties of aloe vera and chamomile, each product provides gentle nourishment and protection. Say goodbye to irritation and hello to a glowing, healthy complexion.",
"New makeup trends focus on bold colors and innovative techniques: Step into the world of cutting-edge beauty with this seasons makeup trends. Bold, vibrant colors and groundbreaking techniques are redefining the art of makeup. From neon eyeliners to holographic highlighters, unleash your creativity and make a statement with every look.",
"Bio-Hautpflege für empfindliche Haut mit Aloe Vera und Kamille: Erleben Sie die wohltuende Wirkung unserer Bio-Hautpflege, speziell für empfindliche Haut entwickelt. Mit den beruhigenden Eigenschaften von Aloe Vera und Kamille pflegen und schützen unsere Produkte Ihre Haut auf natürliche Weise. Verabschieden Sie sich von Hautirritationen und genießen Sie einen strahlenden Teint.",
"Neue Make-up-Trends setzen auf kräftige Farben und innovative Techniken: Tauchen Sie ein in die Welt der modernen Schönheit mit den neuesten Make-up-Trends. Kräftige, lebendige Farben und innovative Techniken setzen neue Maßstäbe. Von auffälligen Eyelinern bis hin zu holografischen Highlightern – lassen Sie Ihrer Kreativität freien Lauf und setzen Sie jedes Mal ein Statement.",
"Cuidado de la piel orgánico para piel sensible con aloe vera y manzanilla: Descubre el poder de la naturaleza con nuestra línea de cuidado de la piel orgánico, diseñada especialmente para pieles sensibles. Enriquecidos con aloe vera y manzanilla, estos productos ofrecen una hidratación y protección suave. Despídete de las irritaciones y saluda a una piel radiante y saludable.",
"Las nuevas tendencias de maquillaje se centran en colores vivos y técnicas innovadoras: Entra en el fascinante mundo del maquillaje con las tendencias más actuales. Colores vivos y técnicas innovadoras están revolucionando el arte del maquillaje. Desde delineadores neón hasta iluminadores holográficos, desata tu creatividad y destaca en cada look.",
"针对敏感肌专门设计的天然有机护肤产品:体验由芦荟和洋甘菊提取物带来的自然呵护。我们的护肤产品特别为敏感肌设计,温和滋润,保护您的肌肤不受刺激。让您的肌肤告别不适,迎来健康光彩。",
"新的化妆趋势注重鲜艳的颜色和创新的技巧:进入化妆艺术的新纪元,本季的化妆趋势以大胆的颜色和创新的技巧为主。无论是霓虹眼线还是全息高光,每一款妆容都能让您脱颖而出,展现独特魅力。",
"敏感肌のために特別に設計された天然有機スキンケア製品: アロエベラとカモミールのやさしい力で、自然の抱擁を感じてください。敏感肌用に特別に設計された私たちのスキンケア製品は、肌に優しく栄養を与え、保護します。肌トラブルにさようなら、輝く健康な肌にこんにちは。",
"新しいメイクのトレンドは鮮やかな色と革新的な技術に焦点を当てています: 今シーズンのメイクアップトレンドは、大胆な色彩と革新的な技術に注目しています。ネオンアイライナーからホログラフィックハイライターまで、クリエイティビティを解き放ち、毎回ユニークなルックを演出しましょう。"
],
"return_documents": false
}
EOFEOF
jina-reranker-m0: Reranker de documentos multimodales y multilingües
Nuestro nuevo reranker multimodal multilingüe para recuperar documentos visuales en varios idiomas, con rendimiento SOTA en documentos largos multilingües y tareas de búsqueda de código.
El objetivo de un sistema de búsqueda es encontrar los resultados más relevantes de forma rápida y eficaz. Tradicionalmente, se han utilizado métodos como BM25 o tf-idf para clasificar los resultados de búsqueda según la concordancia de palabras clave. En muchas bases de datos vectoriales se han implementado métodos recientes, como la similitud de coseno basada en incrustación. Estos métodos son sencillos, pero a veces pueden pasar por alto las sutilezas del lenguaje y, lo más importante, la interacción entre los documentos y la intención de una consulta.
Aquí es donde brilla el "reranker". Un reranker es un modelo de IA avanzado que toma el conjunto inicial de resultados de una búsqueda (a menudo proporcionado por una búsqueda incrustada/basada en tokens) y los reevalúa para garantizar que se alineen más estrechamente con la intención del usuario. Mira más allá de la coincidencia superficial de términos para considerar la interacción más profunda entre la consulta de búsqueda y el contenido de los documentos.
1
Recuperación inicialUn sistema de búsqueda utiliza embeddings/BM25 para encontrar un amplio conjunto de documentos potencialmente relevantes en función de la consulta del usuario.
2
ReclasificaciónLuego, el reclasificador toma estos resultados y los analiza a un nivel más granular, considerando los matices de cómo los términos de consulta interactúan con el contenido del documento.
3
Resultados mejoradosReordena los resultados de la búsqueda, colocando en la parte superior los que considera más relevantes, en base a este análisis más profundo.
El reclasificador puede mejorar significativamente la calidad de la búsqueda porque opera a nivel de subdocumento y subconsulta, lo que significa que analiza las palabras y frases individuales, sus significados y cómo se relacionan entre sí dentro de la consulta y los documentos. Esto da como resultado un conjunto de resultados de búsqueda más preciso y contextualmente relevante.
Jina Reranker v2 es el mejor reranker de su clase lanzado el 25 de junio de 2024; está diseñado para Agentic RAG. Cuenta con soporte de llamada de funciones, recuperación multilingüe para más de 100 idiomas, capacidades de búsqueda de códigos y ofrece una velocidad 6 veces mayor que la v1. Lea más sobre el modelo v2.
Recuperación multilingüe
Reranker v2 permite la recuperación de documentos en más de 100 idiomas, independientemente del idioma de consulta.
Llamada de funciones y búsqueda de códigos
Reranker v2 clasifica fragmentos de código y firmas de funciones en función de consultas en lenguaje natural, ideal para aplicaciones Agentic RAG.
Soporte de datos tabulares y estructurados
Reranker v2 clasifica las tablas más relevantes basándose en consultas en lenguaje natural, lo que ayuda a ordenar diferentes esquemas de tablas e identificar el más relevante antes de generar una consulta SQL.
Tres formas de comprar
Suscríbete a nuestra API, compra a través de proveedores de la nube u obtén una licencia comercial para tu organización.
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cloud
Con 3 proveedores de servicios en la nube
¿Su empresa utiliza AWS o Azure? Luego, implemente directamente nuestros modelos básicos de búsqueda en estas plataformas de su empresa, para que sus datos se mantengan seguros y cumplan con las normas.
Implementación local
Implemente Jina Reranker en AWS Sagemaker y Microsoft Azure y pronto en Google Cloud Services, o comuníquese con nuestro equipo de ventas para obtener implementaciones personalizadas de Kubernetes para su nube privada virtual y servidores locales.
Incrustaciones
reclasificador
Incrustaciones
reclasificador
Incrustaciones
reclasificador
Mostrar punto de referencia para el modelo v2 (más reciente)
MKQA (Preguntas y respuestas sobre conocimientos multilingües)
Recuerde 10 puntuaciones reportadas para diferentes modelos de reclasificación para el conjunto de datos MKQA
BEIR (Parámetro de referencia heterogéneo en diversas tareas de RI)
Puntuaciones NDCG 10 reportadas para diferentes modelos de reclasificación para el conjunto de datos de Beir
Banco de herramientas. El punto de referencia recopila más de 16 mil API públicas y las correspondientes instrucciones generadas sintéticamente para usarlas en configuraciones de API única y múltiple.
Recuerde 3 puntuaciones reportadas para diferentes modelos de reclasificación para el conjunto de datos de ToolBench
NSText2SQL
Recuerde 3 puntuaciones reportadas para diferentes modelos de reclasificación para el conjunto de datos NSText2SQL
CódigoSearchNet. El punto de referencia es una combinación de consultas en formatos de cadena de documentación y lenguaje natural, con segmentos de código etiquetados relevantes para las consultas.
Puntuaciones de MRR 10 informadas para diferentes modelos de reclasificación para el conjunto de datos CodeSearchNet
Rendimiento de Jina Reranker v2 en RTX4090
Puntuaciones de rendimiento (documentos recuperados en 50 ms) informadas para diferentes modelos de reclasificación en una GPU RTX 4090.
Aprendiendo sobre Reranker
¿Qué es un reranker? ¿Por qué no es suficiente la búsqueda de vectores o la similitud de cosenos? Aprenda sobre los rerankers desde cero con nuestra guía completa.
¿Cuánto cuesta la API de Reranker?
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¿Cuál es la diferencia entre los dos rerankers?
keyboard_arrow_down
¿Los Jina Rerankers son de código abierto?
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¿Los rerankers admiten varios idiomas?
keyboard_arrow_down
¿Cuál es la extensión máxima para consultas y documentos?
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¿Cuál es la cantidad máxima de documentos que puedo reclasificar por consulta?
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¿Cuál es el tamaño del lote y cuántas tuplas de documentos de consulta puedo enviar en una solicitud?
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¿Qué latencia puedo esperar al reclasificar 100 documentos?
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¿Es posible alojar sus puntos finales de forma privada en AWS, Azure o GCP?
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¿Ofrecen un reranker ajustado en datos específicos del dominio?
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¿Cuál es el tamaño mínimo de imagen para los documentos?
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Límite de velocidad
Los límites de velocidad se controlan de tres maneras: RPM (solicitudes por minuto) y TPM (tokens por minuto). Los límites se aplican por IP/clave API y se activan cuando se alcanza primero el umbral de RPM o TPM. Al proporcionar una clave API en el encabezado de la solicitud, controlamos los límites de velocidad por clave, no por dirección IP.
Columnas
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Producto | Punto final de API | Descripciónarrow_upward | Sin clave APIkey_off | con clave APIkey | con clave API Premiumkey | Latencia media | Recuento de uso de tokens | Solicitud Permitida | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
API de lector | https://r.jina.ai | Convertir URL a texto compatible con LLM | 20 RPM | 500 RPM | trending_up5000 RPM | 7.9s | Cuente la cantidad de tokens en la respuesta de salida. | GET/POST | |
API de lector | https://s.jina.ai | Busque en la web y convierta los resultados en texto compatible con LLM | block | 100 RPM | trending_up1000 RPM | 2.5s | Cada solicitud cuesta una cantidad fija de tokens, a partir de 10000 tokens | GET/POST | |
Búsqueda profunda | https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions | Razonar, buscar e iterar para encontrar la mejor respuesta. | block | 50 RPM | 500 RPM | 56.7s | Cuente el número total de tokens en todo el proceso. | POST | |
API de incrustación | https://api.jina.ai/v1/embeddings | Convertir texto/imágenes en vectores de longitud fija | block | 500 RPM & 1,000,000 TPM | trending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM | ssid_chart depende del tamaño de entrada help | Cuente la cantidad de tokens en la solicitud de entrada. | POST | |
API de reclasificación | https://api.jina.ai/v1/rerank | Clasificar documentos por consulta | block | 500 RPM & 1,000,000 TPM | trending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM | ssid_chart depende del tamaño de entrada help | Cuente la cantidad de tokens en la solicitud de entrada. | POST | |
API de clasificador | https://api.jina.ai/v1/train | Entrenar un clasificador usando ejemplos etiquetados | block | 20 RPM & 200,000 TPM | 60 RPM & 1,000,000 TPM | ssid_chart depende del tamaño de entrada | Los tokens se cuentan como: input_tokens × num_iters | POST | |
API de clasificador (Disparo cero) | https://api.jina.ai/v1/classify | Clasificar las entradas utilizando la clasificación de disparo cero | block | 200 RPM & 500,000 TPM | 1,000 RPM & 3,000,000 TPM | ssid_chart depende del tamaño de entrada | Los tokens se cuentan como: input_tokens + label_tokens | POST | |
API de clasificador (Pocos disparos) | https://api.jina.ai/v1/classify | Clasifique las entradas utilizando un clasificador de pocos disparos entrenado | block | 20 RPM & 200,000 TPM | 60 RPM & 1,000,000 TPM | ssid_chart depende del tamaño de entrada | Los tokens se cuentan como: input_tokens | POST | |
API de segmentación | https://api.jina.ai/v1/segment | Tokenizar y segmentar textos largos | 20 RPM | 200 RPM | 1,000 RPM | 0.3s | El token no se cuenta como uso. | GET/POST |
Autocomprobación de licencia CC BY-NC
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Preguntas comunes relacionadas con API
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¿Puedo usar la misma clave API para las API de lectura, inserción, reclasificación, clasificación y ajuste?
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¿Puedo monitorear el uso del token de mi clave API?
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¿Qué debo hacer si olvido mi clave API?
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¿Puedo revocar mi clave API?
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¿Por qué la primera solicitud de algunos modelos es lenta?
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¿Se utilizan los datos de entrada del usuario para entrenar sus modelos?
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Preguntas comunes relacionadas con la facturación
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¿La facturación se basa en el número de sentencias o solicitudes?
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¿Hay una prueba gratuita disponible para nuevos usuarios?
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¿Se cobran tokens por solicitudes fallidas?
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¿Qué métodos de pago se aceptan?
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¿Está disponible la facturación para compras de tokens?
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