Reranker

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  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $JINA_API_KEY" \
  -d @- <<EOFEOF
{
  "model": null,
  "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 na…ing, healthy complexion.",
    "New makeup trends focus on bold colors and innovative techniques: Step into the world of cutting-edg…atement with every look.",
    "Bio-Hautpflege für empfindliche Haut mit Aloe Vera und Kamille: Erleben Sie die wohltuende Wirkung u…einen strahlenden Teint.",
    "Neue Make-up-Trends setzen auf kräftige Farben und innovative Techniken: Tauchen Sie ein in die Welt…jedes Mal ein Statement.",
    "Cuidado de la piel orgánico para piel sensible con aloe vera y manzanilla: Descubre el poder de la n…el radiante y saludable.",
    "Las nuevas tendencias de maquillaje se centran en colores vivos y técnicas innovadoras: Entra en el … 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。"
    + ajouter une entrée
  ],
  "return_documents": false
}
EOFEOF

v3.5 : Reclassement listwise plus rapide grâce à l'attention hybride et à l'auto-distillation

jina-reranker-v3.5 est un reranker listwise multilingue de 0,6 milliard de paramètres avec une fenêtre de contexte de 131K. L'attention hybride et l'auto-distillation le rendent à la fois plus rapide et plus robuste entre les domaines que v3, et il se substitue en l'état : le schéma de requête est inchangé.

m0 : Reranker de documents multilingues et multimodaux

Notre nouveau reranker multimodal multilingue pour récupérer des documents visuels dans plusieurs langues, avec des performances SOTA sur les documents longs multilingues et les tâches de recherche de code.

Qu'est-ce qu'un reranker ?

L’objectif d’un système de recherche est de trouver les résultats les plus pertinents rapidement et efficacement. Traditionnellement, des méthodes telles que BM25 ou tf-idf ont été utilisées pour classer les résultats de recherche en fonction de la correspondance des mots clés. Des méthodes récentes, telles que la similarité cosinus basée sur l'embedding, ont été implémentées dans de nombreuses bases de données vectorielles. Ces méthodes sont simples mais peuvent parfois passer à côté des subtilités du langage et, plus important encore, de l'interaction entre les documents et l'intention d'une requête. C'est là que le « reranker » brille. Un reranker est un modèle d'IA avancé qui prend l'ensemble initial de résultats d'une recherche (souvent fourni par une recherche basée sur des embeddings/tokens) et les réévalue pour s'assurer qu'ils correspondent plus étroitement à l'intention de l'utilisateur. Il va au-delà de la correspondance superficielle des termes pour considérer l’interaction plus profonde entre la requête de recherche et le contenu des documents.
Voici comment cela fonctionne :
1
Récupération initiale
Un système de recherche utilise embeddings/BM25 pour trouver un large ensemble de documents potentiellement pertinents en fonction de la requête de l'utilisateur.
2
Reclassement
Le reranker prend ensuite ces résultats et les analyse à un niveau plus granulaire, en tenant compte des nuances de la manière dont les termes de requête interagissent avec le contenu du document.
3
Résultats améliorés
Il réorganise les résultats de recherche, en plaçant ceux qu'il juge les plus pertinents en haut, sur la base de cette analyse plus approfondie.
Le reranker peut améliorer considérablement la qualité de la recherche car il opère au niveau des sous-documents et des sous-requêtes, ce qui signifie qu'il examine les mots et expressions individuels, leur signification et leurs relations les uns avec les autres dans la requête et les documents. Cela se traduit par un ensemble de résultats de recherche plus précis et contextuellement pertinents.
Jina Reranker v2, sorti en juin 2024, a été conçu pour Agentic RAG : prise en charge des appels de fonctions, récupération multilingue dans plus de 100 langues et recherche de code. Il reste disponible, mais jina-reranker-v3.5 le remplace pour le reclassement de texte. En savoir plus sur le modèle v2.
Récupération multilingue
Reranker v2 permet la récupération de documents dans plus de 100 langues, quel que soit le langage de requête.
Appel de fonction et recherche de code
Reranker v2 classe les extraits de code et les signatures de fonctions en fonction de requêtes en langage naturel, idéal pour les applications Agentic RAG.
Prise en charge des données tabulaires et structurées
Reranker v2 classe les tables les plus pertinentes en fonction de requêtes en langage naturel, aidant ainsi à trier différents schémas de table et à identifier le plus pertinent avant de générer une requête SQL.

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Embeddings
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Embeddings

Comparaison de Reranker, Vector Search et BM25

Le tableau ci-dessous fournit une comparaison complète du Reranker, de la recherche Vector/Embeddings et du BM25, mettant en évidence leurs forces et leurs faiblesses dans diverses catégories.
RerankerRecherche de vecteursBM25
Meilleur pourPrécision et pertinence de recherche amélioréesFiltrage initial et rapideRécupération de texte générale pour des requêtes étendues
GranularitéDétaillé : sous-document et segment de requêteLarge : documents entiersIntermédiaire : divers segments de texte
Complexité du temps de requêteHautMoyenFaible
Complexité du temps d’indexationNon requisHautFaible, utilise un index prédéfini
Complexité du temps d'entraînementHautHautNon requis
Qualité de la rechercheSupérieur pour les requêtes nuancéesÉquilibré entre efficacité et précisionCohérent et fiable pour un large éventail de requêtes
ForcesTrès précis avec une compréhension contextuelle approfondieRapide et efficace, avec une précision modéréeHautement évolutif, avec une efficacité établie
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En savoir plus sur le Reranker

Qu'est-ce qu'un reranker ? Pourquoi la recherche vectorielle ou la similarité cosinus ne suffisent-elles pas ? Découvrez les rerankers de A à Z avec notre guide complet.
août 03, 2026 • 11 minutes lues
jina-reranker-v3.5: Faster Listwise Reranking with Hybrid Attention and Self-Distillation
A 0.6B listwise reranker that beats Qwen3-Reranker-4B on BEIR, reranks up to 1.56x faster than v3, and gains 9.6 nDCG@10 on semi-structured retrieval.
juillet 20, 2026
jina-reranker-v3.5: An Efficient Listwise Reranker with Hybrid Attention and Self-Distillation
Listwise rerankers are the discriminative core of agentic retrieval pipelines, yet production deployment demands efficiency, domain robustness, and fluency on semi-structured data at the same time. We present jina-reranker-v3.5, a 0.6B-parameter listwise reranker that meets these demands together without sacrificing the cross-document comparison that makes its predecessor jina-reranker-v3 effective. It replaces uniform global attention with a hybrid schedule of three sliding-window layers followed by two global layers, pinning the terminal layer to global as last-but-not-late readout requires. It trains on a curated multi-domain mixture spanning legal, medical, financial, multilingual, and structured retrieval, and transfers quality through a three-stage self-distillation recipe in which a full-attention teacher sets an upper bound that a sparse-attention student then recovers. jina-reranker-v3.5 reaches 63.20 nDCG@10 on BEIR, matching a 4B model at roughly 7x fewer parameters, and lifts semi-structured retrieval by 9.6 nDCG@10 over jina-reranker-v3 while cutting listwise inference latency by up to 1.56x.
octobre 03, 2025 • 7 minutes lues
Jina Reranker v3: 0.6B Listwise Reranker for SOTA Multilingual Retrieval
New 0.6B-parameter listwise reranker that considers the query and all candidate documents in a single context window.
octobre 01, 2025
jina-reranker-v3: Last but Not Late Interaction for Document Reranking
jina-reranker-v3 is a 0.6B parameter multilingual document reranker that introduces a novel last but not late interaction. Unlike late interaction models such as ColBERT that perform separate encoding followed by multi-vector matching, our approach conducts causal self-attention between query and documents within the same context window, enabling rich cross-document interactions before extracting contextual embeddings from the last token of each document. This compact architecture achieves state-of-the-art BEIR performance with 61.94 nDCG@10 while being significant smaller than generative listwise rerankers.

FAQ

Comment obtenir ma clé API ?

Quelle est la limite de débit ?

Limite de débit
Les limites de débit sont suivies de deux manières : RPM (requêtes par minute) et TPM (tokens par minute). Les limites sont appliquées par IP/clé API et sont déclenchées dès que le seuil RPM ou TPM est atteint. Lorsque vous fournissez une clé API dans l'en-tête de la requête, nous suivons les limites de débit par clé plutôt que par adresse IP.
ProduitPoint de terminaison de l'APIDescriptionsans clé APIavec clé API gratuiteavec clé API payanteavec clé API PremiumLatence moyenneComptage de l'utilisation des tokensDemande autorisée
API de Readerhttps://r.jina.aiConvertir l'URL en texte compatible LLM20 RPM500 RPM500 RPM5000 RPM7.9sCompter le nombre de tokens dans la réponse de sortie.GET/POST
API de Readerhttps://s.jina.aiRechercher sur le web et convertir les résultats en texte adapté au LLM100 RPM100 RPM1000 RPM2.5sChaque demande coûte un nombre fixe de tokens, à partir de 10 000 tokensGET/POST
API de reclassementhttps://api.jina.ai/v1/rerankClasser les documents par requête100 RPM & 100,000 TPM500 RPM & 2,000,000 TPM5,000 RPM & 50,000,000 TPM
dépend de la taille de l'entrée
Compter le nombre de tokens dans la demande d'entrée.POST
API embeddingshttps://api.jina.ai/v1/embeddingsConvertir du texte/des images en vecteurs de longueur fixe100 RPM & 100,000 TPM500 RPM & 2,000,000 TPM5,000 RPM & 50,000,000 TPM
dépend de la taille de l'entrée
Compter le nombre de tokens dans la demande d'entrée.POST

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