重排模型

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Reranker API

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-H "Authorization: Bearer $JINA_API_KEY" \
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{ "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。" + 新增輸入 ], "return_documents": false }
EOFEOF


v3.5:透過混合注意力與自蒸餾實現更快的 listwise 重排序

jina-reranker-v3.5 是一個 6 億參數的多語言 listwise 重排序器,上下文視窗 131K。混合注意力和自蒸餾讓它比 v3 更快、跨領域更穩健,而且可以直接替換:請求格式沒有變化。

m0:多語言多模態文件重排模型

全新的多模態多語言重排模型,可跨語言檢索視覺文件,在多語言長文件和程式碼搜尋任務上效能業界領先。
搜尋系統的目標,是又快又準地找到最相關的結果。傳統做法是用 BM25 或 tf-idf 這類關鍵詞匹配演算法給結果排序;近年來基於向量的餘弦相似度也被廣泛採用,成為眾多向量資料庫的標配。這些方法都很直接,但常常會漏掉語言的微妙之處,更重要的是,漏掉文件與查詢意圖之間的關聯。 重排模型正是為此而生。它是一種高階 AI 模型,接過搜尋的初始候選集(通常來自向量檢索或基於詞元的檢索),重新評估這些結果與使用者意圖的貼合程度。它不止步於字面匹配,而是深入挖掘查詢與文件內容之間更深層的互動。

1
初始檢索
搜尋系統先根據使用者查詢,用向量或 BM25 粗篩出一批可能相關的文件。

2
重排序
重排模型接手這批初篩結果,在更精細的粒度上分析文件,關注查詢詞與文件內容之間互動的細微差別。

3
結果更優
基於這層更深入的分析,重排模型重新排列搜尋結果,把它認為最相關的排到最前面。

重排模型能大幅提升搜尋品質,因為它在子文件和子查詢的粒度上工作:逐個考察詞與短語的含義,以及它們在查詢和文件內部的相互關係。由此得到的搜尋結果更精確,也更貼合上下文。
Jina Reranker v2 於 2024 年 6 月發布,專為 Agentic RAG 打造:支援函式呼叫、100 多種語言的多語言檢索和程式碼搜尋。目前仍可繼續使用,但在文本重排序方面,jina-reranker-v3.5 已取代它。瞭解更多 v2 模型資訊。
多語言檢索
Reranker v2 支援超過 100 種語言的文件檢索,無論查詢語言是什麼。

函式呼叫和程式碼搜尋
Reranker v2 可根據自然語言查詢對程式碼片段和函式簽名排序,非常適合 Agentic RAG 應用。

表格和結構化資料支援
Reranker v2 可根據自然語言查詢排出最相關的表,在生成 SQL 查詢前幫您從多種表結構中找出最匹配的一個。

兩種購買方式

訂閱我們的 API,或透過雲服務商購買。
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根據您所在的地區,扣款幣種可能為美元、歐元或其他貨幣,並可能需要繳納稅費。
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私有化部署

可在 AWS SageMaker 和 Microsoft Azure 上部署 Jina Reranker,Google Cloud Services 也即將支援;也可以聯絡我們的銷售團隊,為您的虛擬私有雲和私有化部署伺服器定製 Kubernetes 部署方案。
AWS SageMaker
向量模型
重排模型
Microsoft Azure
向量模型
重排模型
Google Cloud
向量模型

重排模型、向量搜尋與 BM25 對比

下表全面對比了重排模型、向量搜尋和 BM25,逐項列出它們各自的長處與不足。
重排模型向量搜尋BM25
適用場景提升搜尋精度與相關性初步快速篩選面向各類查詢的通用文字檢索
粒度精細:子文件與查詢片段級粗放:整篇文件級居中:各類文字片段級
查詢時間複雜度高中低
索引時間複雜度無需高低,可複用預建索引
訓練時間複雜度高高無需
搜尋品質處理細微差別的查詢更出色兼顧效率與準確性面向各類查詢表現穩定可靠
優勢準確率高,能深入理解上下文快速高效,準確度中等擴展性強,效果久經驗證
免費試用 Reranker API免費使用向量模型 API

瞭解重排模型

什麼是重排模型?為什麼向量搜尋或餘弦相似度還不夠?讀我們的完整指南,從零開始瞭解重排模型。
速率限制
速率限制按以下維度統計:RPM(每分鐘請求數)和 TPM(每分鐘詞元數)。限制按 IP/API 金鑰分別計算,RPM 或 TPM 任一先達到閾值即觸發限制。若您在請求頭中提供了 API 金鑰,我們將按金鑰而非 IP 地址統計速率限制。
ProductAPI EndpointDescriptionw/o API Keyw/ Free API Keyw/ Paid API Keyw/ Premium API KeyAverage latencyToken Usage CountingAllowed Request
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
Embedding 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
CC BY-NC 授權自查

API 相關常見問題
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