Reranker

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POST
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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。"
    + aggiungere input
  ],
  "return_documents": false
}
EOFEOF

v3.5: Reranking listwise più veloce con attenzione ibrida e auto-distillazione

jina-reranker-v3.5 è un reranker listwise multilingue da 0,6 miliardi di parametri con finestra di contesto da 131K. L'attention ibrida e l'auto-distillazione lo rendono più veloce e più robusto tra i vari domini rispetto a v3, ed è un drop-in replacement: lo schema della richiesta non cambia.

m0: Reranker di documenti multimodali multilingue

Il nostro nuovo reranker multimodale e multilingue per il recupero di documenti visivi in più lingue, con prestazioni SOTA su documenti lunghi multilingue e attività di ricerca di codice.

Cos'è un reranker?

L'obiettivo di un sistema di ricerca è trovare i risultati più pertinenti in modo rapido ed efficiente. Tradizionalmente, metodi come BM25 o tf-idf sono stati utilizzati per classificare i risultati di ricerca in base alla corrispondenza delle parole chiave. Metodi recenti, come la somiglianza del coseno basata sull'embedding, sono stati implementati in molti database vettoriali. Questi metodi sono semplici ma a volte possono non cogliere le sottigliezze del linguaggio e, soprattutto, l'interazione tra i documenti e l'intento di una query. È qui che brilla il "reranker". Un reranker è un modello di intelligenza artificiale avanzato che prende il set iniziale di risultati da una ricerca, spesso forniti da una ricerca basata su embeddings/token, e li rivaluta per garantire che siano più allineati con l'intento dell'utente. Si guarda oltre la corrispondenza superficiale dei termini per considerare l'interazione più profonda tra la query di ricerca e il contenuto dei documenti.
Ecco come funziona:
1
Recupero iniziale
Un sistema di ricerca utilizza embeddings/BM25 per trovare un'ampia serie di documenti potenzialmente rilevanti in base alla query dell'utente.
2
Reranking
Il reranker prende quindi questi risultati e li analizza a un livello più granulare, considerando le sfumature di come i termini della query interagiscono con il contenuto del documento.
3
Risultati migliorati
Riordina i risultati della ricerca, posizionando quelli che ritiene più rilevanti in alto, sulla base di questa analisi più approfondita.
Il reranker può migliorare significativamente la qualità della ricerca perché opera a livello di sottodocumento e sottoquery, il che significa che esamina le singole parole e frasi, i loro significati e il modo in cui si relazionano tra loro all'interno della query e dei documenti. Ciò si traduce in un insieme di risultati di ricerca più precisi e contestualmente pertinenti.
Jina Reranker v2, rilasciato nel giugno 2024, è stato creato per l'Agentic RAG: supporto alle function calling, retrieval multilingue in oltre 100 lingue e ricerca del codice. Rimane disponibile, ma per il reranking del testo jina-reranker-v3.5 lo ha sostituito. Scopri di più sul modello v2.
Recupero multilingue
Reranker v2 consente il recupero di documenti in oltre 100 lingue, indipendentemente dalla lingua della query.
Chiamata di funzioni e ricerca di codici
Reranker v2 classifica i frammenti di codice e le firme delle funzioni in base a query in linguaggio naturale, ideali per le applicazioni Agentic RAG.
Supporto dati tabulari e strutturati
Reranker v2 classifica le tabelle più rilevanti in base a query in linguaggio naturale, aiutando a ordinare diversi schemi di tabelle e a identificare quello più rilevante prima di generare una query SQL.

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AWS SageMaker
Embeddings
Reranker
Microsoft Azure
Embeddings
Reranker
Google Cloud
Embeddings

Confronto tra Reranker, Ricerca vettoriale e BM25

La tabella seguente fornisce un confronto completo tra Reranker, ricerca di vettori/embeddings e BM25, evidenziandone i punti di forza e di debolezza nelle varie categorie.
RerankerRicerca vettorialeBM25
Ideale perMaggiore precisione e pertinenza della ricercaFiltraggio iniziale rapidoRecupero generale del testo attraverso query ad ampio raggio
GranularitàDettagliato: documento secondario e segmento di queryAmpio: interi documentiIntermedio: vari segmenti di testo
Complessità temporale delle queryAltomedioBasso
Complessità temporale dell'indicizzazioneNon richiestoAltoBasso, utilizza un indice predefinito
Complessità temporale dell'addestramentoAltoAltoNon richiesto
Qualità della ricercaSuperiore per query sfumateIn equilibrio tra efficienza e precisioneCoerente e affidabile per un'ampia gamma di query
Punti di forzaAltamente accurato con una profonda comprensione del contestoVeloce ed efficiente, con una precisione moderataAltamente scalabile, con efficacia consolidata
Prova gratuitamente l'API rerankerProva l'API embedding gratuitamente

Imparare a conoscere Reranker

Cos'è un reranker? Perché la ricerca vettoriale o la somiglianza del coseno non sono sufficienti? Scopri i reranker da zero con la nostra guida completa.
agosto 03, 2026 • 11 minuti letti
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.
luglio 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.
ottobre 03, 2025 • 7 minuti letti
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.
ottobre 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

Come posso ottenere la mia chiave API?

Qual è il limite di tariffa?

Limite di velocità
I limiti di velocità vengono monitorati in due modi: RPM (richieste al minuto) e TPM (token al minuto). I limiti vengono applicati per IP/chiave API e vengono attivati al raggiungimento della soglia RPM o TPM. Quando si fornisce una chiave API nell'intestazione della richiesta, i limiti di velocità vengono monitorati per chiave anziché per indirizzo IP.
ProdottoPunto finale APIDescrizionesenza chiave APIcon chiave API gratuitacon chiave API a pagamentocon chiave API PremiumLatenza mediaConteggio dell'utilizzo del tokenRichiesta consentita
API del Readerhttps://r.jina.aiConvertire l'URL in testo compatibile con LLM20 RPM500 RPM500 RPM5000 RPM7.9sContare il numero di token nella risposta di output.GET/POST
API del Readerhttps://s.jina.aiCercare sul web e convertire i risultati in testo compatibile con LLM100 RPM100 RPM1000 RPM2.5sOgni richiesta costa un numero fisso di token, a partire da 10.000 tokenGET/POST
API di embeddinghttps://api.jina.ai/v1/embeddingsConvertire testo/immagini in vettori di lunghezza fissa100 RPM & 100,000 TPM500 RPM & 2,000,000 TPM5,000 RPM & 50,000,000 TPM
dipende dalla dimensione dell'input
Contare il numero di token nella richiesta di input.POST
API Rerankerhttps://api.jina.ai/v1/rerankClassificare i documenti per query100 RPM & 100,000 TPM500 RPM & 2,000,000 TPM5,000 RPM & 50,000,000 TPM
dipende dalla dimensione dell'input
Contare il numero di token nella richiesta di input.POST

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