重排模型
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Reranker API
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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": [
text_fieldsclose"Organic skincare for sensitive skin with aloe vera and chamomile: Imagine the soothing embrace of na…ing, healthy complexion.",
text_fieldsclose"New makeup trends focus on bold colors and innovative techniques: Step into the world of cutting-edg…atement with every look.",
text_fieldsclose"Bio-Hautpflege für empfindliche Haut mit Aloe Vera und Kamille: Erleben Sie die wohltuende Wirkung u…einen strahlenden Teint.",
text_fieldsclose"Neue Make-up-Trends setzen auf kräftige Farben und innovative Techniken: Tauchen Sie ein in die Welt…jedes Mal ein Statement.",
text_fieldsclose"Cuidado de la piel orgánico para piel sensible con aloe vera y manzanilla: Descubre el poder de la n…el radiante y saludable.",
text_fieldsclose"Las nuevas tendencias de maquillaje se centran en colores vivos y técnicas innovadoras: Entra en el … y destaca en cada look.",
text_fieldsclose"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。",
text_fieldsclose"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。",
text_fieldsclose"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。",
text_fieldsclose"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。"
+ 添加输入
],
"return_documents": false
}
EOFEOFv3.5:用混合注意力与自蒸馏实现更快的列表式重排
jina-reranker-v3.5 is a 0.6B parameter multilingual listwise reranker with a 131K context window. Hybrid attention and self-distillation make it both faster and more robust across domains than v3, and it is a drop-in replacement: the request schema is unchanged.
m0:多语言多模态文档重排模型
全新的多模态多语言重排模型,可跨语言检索视觉文档,在多语言长文档和代码搜索任务上性能业界领先。
搜索系统的目标,是又快又准地找到最相关的结果。传统做法是用 BM25 或 tf-idf 这类关键词匹配算法给结果排序;近年来基于向量的余弦相似度也被广泛采用,成为众多向量数据库的标配。这些方法都很直接,但常常会漏掉语言的微妙之处,更重要的是,漏掉文档与查询意图之间的关联。
重排模型正是为此而生。它是一种高级 AI 模型,接过搜索的初始候选集(通常来自向量检索或基于词元的检索),重新评估这些结果与用户意图的贴合程度。它不止步于字面匹配,而是深入挖掘查询与文档内容之间更深层的交互。
1
初始检索搜索系统先根据用户查询,用向量或 BM25 粗筛出一批可能相关的文档。
2
重排重排模型接手这批初筛结果,在更精细的粒度上分析文档,关注查询词与文档内容之间交互的细微差别。
3
结果更优基于这层更深入的分析,重排模型重新排列搜索结果,把它认为最相关的排到最前面。
重排模型能大幅提升搜索质量,因为它在子文档和子查询的粒度上工作:逐个考察词与短语的含义,以及它们在查询和文档内部的相互关系。由此得到的搜索结果更精确,也更贴合上下文。
Jina Reranker v2 于 2024 年 6 月 25 日发布,专为 Agentic RAG 打造。它支持函数调用、100 多种语言的多语言检索和代码搜索,速度比 v1 提升 6 倍。了解更多 v2 模型信息。
多语言检索
Reranker v2 支持超过 100 种语言的文档检索,无论查询语言是什么。
函数调用和代码搜索
Reranker v2 可根据自然语言查询对代码片段和函数签名排序,非常适合 Agentic RAG 应用。
表格和结构化数据支持
Reranker v2 可根据自然语言查询排出最相关的表,在生成 SQL 查询前帮您从多种表结构中找出最匹配的一个。
两种购买方式
订阅我们的 API,或通过云服务商购买。
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携手 3 家云服务商
在用 AWS 或 Azure?您可以直接在公司的云平台上部署我们的模型,并通过云服务商账户统一结算。
私有化部署
可在 AWS Sagemaker 和 Microsoft Azure 上部署 Jina Reranker,Google Cloud Services 也即将支持;也可以联系我们的销售团队,为您的虚拟私有云和私有化部署服务器定制 Kubernetes 部署方案。
了解重排模型
什么是重排模型?为什么向量搜索或余弦相似度还不够?读我们的完整指南,从零开始了解重排模型。
Reranker API 的费用是多少?
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Jina 重排器之间有什么区别?
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Jina排名器是如何获得授权的?
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重排模型支持多种语言吗?
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每个重排序器的最大上下文长度是多少?
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每次查询可重排的文档数量有上限吗?
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对 100 个文档重排时,预计延迟会是多少?
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重新排名工具可以私有托管吗?例如,托管在我自己的基础架构或我自己的云账户中?
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你们是否提供基于特定领域数据进行微调的重新排名工具?
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文档图片的最小尺寸是多少?
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什么是列表式重排?它和逐点式重排有何不同?
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为什么 API 强制执行的上下文长度与模型支持的上下文长度不同?
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Reranker API 的速率限制是多少?
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我应该选择哪款重新排名工具?
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速率限制
速率限制按以下维度统计:RPM(每分钟请求数)和 TPM(每分钟词元数)。限制按 IP/API 密钥分别计算,RPM 或 TPM 任一先达到阈值即触发限制。若您在请求头中提供了 API 密钥,我们将按密钥而非 IP 地址统计速率限制。
列
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| 产品 | API 端点 | 描述arrow_upward | 无 API 密钥key_off | 免费 API 密钥key | 付费 API 密钥key | 高级 API 密钥key | 平均延迟 | 词元用量计算方式 | 允许的请求 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Reader API | https://r.jina.ai | 将 URL 转换为大模型友好文本 | 20 RPM | 500 RPM | 500 RPM | trending_up5000 RPM | 7.9s | 按输出响应中的词元数计算。 | GET/POST | |
| Reader API | https://s.jina.ai | 搜索网络并将结果转换为大模型友好文本 | block | 100 RPM | 100 RPM | trending_up1000 RPM | 2.5s | 每次请求消耗固定数量的词元,起步 10000 个词元 | GET/POST | |
| Reranker API | https://api.jina.ai/v1/rerank | 按查询对文档重排 | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 help | 按输入请求中的词元数计算。 | POST | |
| 向量模型 API | https://api.jina.ai/v1/embeddings | 将文本/图片转为定长向量 | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 help | 按输入请求中的词元数计算。 | POST |
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我的 API 数据会被用来训练你们的模型吗?
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Jina API 的速率限制是多少?
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