Реранкер

Увеличьте релевантность поиска и точность RAG с помощью нашего передового API реранкера.

API реранкера

Попробуйте наш передовой API реранкера, чтобы повысить релевантность поиска и точность RAG. Начните бесплатно!


Количество возвращаемых документов
top_n
top_k
Максимальное количество наиболее релевантных документов, которые нужно вернуть.

Запрос
POST
curl "https://api.jina.ai/v1/rerank" \
-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。" + добавить элемент ], "return_documents": false }
EOFEOF


v3.5: Более быстрое listwise-реранжирование с гибридным вниманием и самодистилляцией

jina-reranker-v3.5 — многоязычный listwise-реранкер на 0,6 млрд параметров с окном контекста 131K. Гибридное внимание и самодистилляция делают его быстрее и устойчивее между доменами, чем v3, и это drop-in-замена: схема запроса не изменилась.

m0: Многоязычный мультимодальный реранкер документов

Наш новый мультимодальный многоязычный реранкер для поиска визуальных документов на нескольких языках с производительностью SOTA при работе с длинными многоязычными документами и задачами поиска кода.
Цель поисковой системы — быстро и эффективно находить самые релевантные результаты. Традиционно для ранжирования результатов поиска по совпадению ключевых слов использовались методы вроде BM25 или tf-idf. Новые методы, такие как косинусное сходство на основе эмбеддингов, реализованы во многих векторных базах данных. Эти методы просты, но иногда упускают тонкости языка и, что важнее всего, взаимодействие между документами и намерением запроса. Здесь и нужен реранкер. Реранкер — продвинутая ИИ-модель, которая берёт исходный набор результатов поиска (часто полученный от поиска на основе эмбеддингов или токенов) и переоценивает их, чтобы они точнее соответствовали намерению пользователя. Он выходит за рамки поверхностного совпадения терминов и учитывает взаимодействие между поисковым запросом и содержанием документов.

1
Первичное извлечение
Поисковая система использует эмбеддинги/BM25 для поиска широкого набора потенциально релевантных документов на основе запроса пользователя.

2
Реранжирование
Затем реранкер берёт эти результаты и анализирует их на более детальном уровне, учитывая нюансы взаимодействия терминов запроса с содержимым документа.

3
Улучшенные результаты
На основе более глубокого анализа он меняет порядок результатов поиска, помещая вверху те, которые он считает наиболее релевантными.

Реранкер может заметно улучшить качество поиска, потому что работает на уровне части документа и части запроса: он смотрит на отдельные слова и фразы, их значения и на то, как они связаны друг с другом в запросе и документах. В результате набор результатов поиска получается точнее и контекстуально релевантнее.
Jina Reranker v2 вышел в июне 2024 года и создавался для агентного RAG: поддержка вызова функций, многоязычный поиск более чем на 100 языках и поиск по коду. Модель по-прежнему доступна, хотя для реранжирования текста её вытеснил jina-reranker-v3.5. Подробнее о модели v2.
Многоязычный поиск
Reranker v2 позволяет извлекать документы на более чем 100 языках, независимо от языка запроса.

Вызов функций и поиск кода
Reranker v2 ранжирует фрагменты кода и сигнатуры функций на основе запросов на естественном языке, что идеально подходит для приложений агентного RAG.

Поддержка табличных и структурированных данных
Reranker v2 ранжирует наиболее релевантные таблицы на основе запросов на естественном языке, помогая ранжировать различные схемы таблиц и определять наиболее релевантную перед созданием SQL-запроса.

Два способа покупки

Подпишитесь на наш API или покупайте через облачных провайдеров.
Пополните этот ключ API дополнительными токенами
В зависимости от вашего местоположения с вас может взиматься плата в долларах США, евро или других валютах. Могут взиматься налоги.
Введите правильный ключ API для пополнения счёта.

Локальное развёртывание

Разверните Jina Reranker на AWS SageMaker, Microsoft Azure и Google Cloud Platform или свяжитесь с нашим отделом продаж, чтобы получить индивидуальные развёртывания Kubernetes для вашего виртуального частного облака и локальных серверов.
AWS SageMaker
Эмбеддинги
Реранкер
Microsoft Azure
Эмбеддинги
Реранкер
Google Cloud
Эмбеддинги

Сравнение реранкера, векторного поиска и BM25

В таблице ниже приведено всестороннее сравнение реранкера, векторного/эмбеддингового поиска и BM25: их сильные и слабые стороны по разным категориям.
РеранкерВекторный поискBM25
Для чего лучше всегоПовышенная точность и релевантность поискаНачальная, быстрая фильтрацияОбщий поиск текста по широкому кругу запросов
ГранулярностьПодробно: фрагмент документа и сегмент запросаШироко: целые документыСредне: различные фрагменты текста
Временная сложность запросаВысокаяСредняяНизкая
Временная сложность индексацииНе требуетсяВысокаяНизкая: используется готовый индекс
Временная сложность обученияВысокаяВысокаяНе требуется
Качество поискаПревосходно для запросов с нюансамиСбалансированно между эффективностью и точностьюСтабильно и надёжно для широкого круга запросов
Сильные стороныВысокая точность и глубокое понимание контекстаБыстро и эффективно, с умеренной точностьюВысокая масштабируемость и доказанная эффективность
Попробуйте API реранкера бесплатноПопробуйте API эмбеддингов бесплатно

Изучение реранкера

Что такое реранкер? Почему недостаточно векторного поиска или косинусного сходства? Узнайте о реранкерах с нуля с помощью нашего подробного руководства.
Ограничение скорости
Ограничения скорости отслеживаются двумя способами: RPM (запросы в минуту) и TPM (токены в минуту). Ограничения применяются к каждому IP-адресу или ключу API и срабатывают, как только достигнут порог по RPM или TPM. Если вы передаёте ключ API в заголовке запроса, мы отслеживаем ограничения по ключу, а не по IP-адресу.
ProductAPI EndpointDescriptionw/o API Keyw/ Free API Keyw/ Paid API Keyw/ Premium API KeyAverage latencyToken Usage CountingHTTP Method
Reader APIhttps://r.jina.aiConverts a URL to LLM-friendly text20 RPM500 RPM500 RPM5000 RPM7.9sCount the number of tokens in the output response.GET/POST
Reader APIhttps://s.jina.aiSearch the web and convert results to LLM-friendly text100 RPM100 RPM1000 RPM2.5sEvery request costs a fixed number of tokens, starting from 10 000 tokensGET/POST
Embeddings APIhttps://api.jina.ai/v1/embeddingsConvert text/images to fixed-length vectors100 RPM & 100,000 TPM500 RPM & 2,000,000 TPM5,000 RPM & 50,000,000 TPM
depends on the input size
Count the number of tokens in the input request.POST
Reranker APIhttps://api.jina.ai/v1/rerankRank documents by query100 RPM & 100,000 TPM500 RPM & 2,000,000 TPM5,000 RPM & 50,000,000 TPM
depends on the input size
Count the number of tokens in the input request.POST
Самостоятельная проверка лицензии CC BY-NC

Общие вопросы об API
Общие вопросы по оплате