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Jina AI 重排序格式(Rerank)

官方文档

Jina AI Rerank

标准格式

在New API中,Jina AI的rerank格式被采用为标准格式。所有其他供应商(如Xinference、Cohere等)的rerank响应都会被格式化为Jina AI的格式,以提供统一的开发体验。

📝 简介

Jina AI Rerank 是一个强大的文本重排序模型,可以根据查询对文档列表进行相关性排序。该模型支持多语言,可以处理不同语言的文本内容,并为每个文档分配相关性分数。

💡 请求示例

基础重排序请求 ✅

curl https://newapi地址/v1/rerank \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $NEWAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
    "query": "Organic skincare products for sensitive skin",
    "top_n": 3,
    "documents": [
      "Organic skincare for sensitive skin with aloe vera and chamomile...",
      "New makeup trends focus on bold colors and innovative techniques...",
      "Bio-Hautpflege für empfindliche Haut mit Aloe Vera und Kamille..."
    ]
  }'

响应示例:

{
  "results": [
    {
      "document": {
        "text": "Organic skincare for sensitive skin with aloe vera and chamomile..."
      },
      "index": 0,
      "relevance_score": 0.8783142566680908
    },
    {
      "document": {
        "text": "Bio-Hautpflege für empfindliche Haut mit Aloe Vera und Kamille..."
      },
      "index": 2,
      "relevance_score": 0.7624675869941711
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 815,
    "completion_tokens": 0,
    "total_tokens": 815
  }
}

📮 请求

端点

POST /v1/rerank

鉴权方法

在请求头中包含以下内容进行 API 密钥认证:

Authorization: Bearer $NEWAPI_API_KEY

其中 $NEWAPI_API_KEY 是您的 API 密钥。

请求体参数

model

  • 类型:字符串
  • 必需:否
  • 默认值:jina-reranker-v2-base-multilingual
  • 说明:要使用的重排序模型

query

  • 类型:字符串
  • 必需:是
  • 说明:用于对文档进行相关性排序的查询文本

top_n

  • 类型:整数
  • 必需:否
  • 默认值:无限制
  • 说明:返回排序后的前 N 个文档

documents

  • 类型:字符串数组
  • 必需:是
  • 说明:要进行重排序的文档列表
  • 限制:每个文档的长度不应超过模型的最大token限制

📥 响应

成功响应

results

  • 类型:数组
  • 说明:重排序后的文档列表
  • 属性:
  • document: 包含文档文本的对象
  • index: 文档在原始列表中的索引
  • relevance_score: 相关性分数(0-1之间)

usage

  • 类型:对象
  • 说明:token 使用统计
  • 属性:
  • prompt_tokens: 提示使用的 token 数
  • completion_tokens: 补全使用的 token 数
  • total_tokens: 总 token 数
  • prompt_tokens_details: 提示 token 详细信息
    • cached_tokens: 缓存的 token 数
    • audio_tokens: 音频 token 数
  • completion_tokens_details: 补全 token 详细信息
    • reasoning_tokens: 推理 token 数
    • audio_tokens: 音频 token 数
    • accepted_prediction_tokens: 接受的预测 token 数
    • rejected_prediction_tokens: 拒绝的预测 token 数

错误响应

当请求出现问题时,API 将返回错误响应:

  • 400 Bad Request: 请求参数无效
  • 401 Unauthorized: API 密钥无效或未提供
  • 429 Too Many Requests: 请求频率超限
  • 500 Internal Server Error: 服务器内部错误

💡 最佳实践

查询优化建议

  1. 使用清晰具体的查询文本
  2. 避免过于宽泛或模糊的查询
  3. 确保查询与文档使用相同的语言风格

文档处理建议

  1. 保持文档长度适中,不要超过模型限制
  2. 确保文档内容完整且有意义
  3. 可以包含多语言文档,模型支持跨语言匹配

性能优化

  1. 合理设置 top_n 参数以减少不必要的计算
  2. 对于大量文档,考虑分批处理
  3. 可以缓存常用查询的结果

多语言支持

该模型支持多种语言的文档重排序,包括但不限于:

  • 英语
  • 中文
  • 德语
  • 西班牙语
  • 日语
  • 法语

无需指定语言参数,模型会自动识别和处理不同语言的内容。