GetRouterドキュメント
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    • Rerank

    Rerank を使用すると、クエリとの関連性に基づいて候補文書を並べ替えられます。通常はキーワード検索やベクトル検索の後に使用します。

    POST https://getrouter.ai/v1/rerank

    基本リクエスト

    curl https://getrouter.ai/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MODEL_ID",
    "query": "API リクエストを認証するにはどうすればよいですか？",
    "documents": [
      "API キーを Bearer トークンとして Authorization ヘッダーに指定します。",
      "動画生成ジョブは非同期です。",
      "画像レスポンスには URL または Base64 データが含まれる場合があります。"
    ],
    "top_n": 2,
    "return_documents": true
  }'

    レスポンスには、順位付けされた results 配列が含まれます。各結果は元の文書インデックスと関連性スコアを示し、return_documents を有効にすると文書自体も返されます。

    リクエストフィールド

    フィールド説明
    model必須の Rerank モデル ID
    query必須のクエリテキスト
    documents必須の候補文書配列
    top_n返す順位付け結果の最大数
    return_documents対応している場合、結果に文書内容を含める

    検索ワークフロー

    ユーザークエリ
    ↓
キーワード検索またはベクトル検索
    ↓
候補文書
    ↓
POST /v1/rerank
    ↓
上位のコンテキスト
    ↓
生成モデル

    ベストプラクティス

    • 結果を安全に元の文書へ対応付けられるよう、元の文書インデックスを保持します。
    • Rerank の前に、扱いやすい件数の候補を取得します。
    • top_n を使用して、生成モデルに渡すコンテキストを制限します。
    • 他のモデルからコピーしたスコアしきい値に依存せず、自分のデータで検索品質を測定します。
    • スケールに互換性があるとドキュメントに明記されていない限り、異なる Rerank モデル間で生のスコアを比較しないでください。

    次のステップ