GetRouter文件
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    • Rerank

    使用 Rerank 依據文件與查詢的相關性，重新排列候選文件。這通常用於關鍵字或向量檢索之後。

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

    基本請求

    curl https://getrouter.ai/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MODEL_ID",
    "query": "如何驗證 API 請求？",
    "documents": [
      "以 Bearer token 將 API 金鑰放在 Authorization header 中傳送。",
      "影片生成工作採非同步處理。",
      "圖像回應可能包含 URL 或 Base64 資料。"
    ],
    "top_n": 2,
    "return_documents": true
  }'

    回應包含已排序的 results 陣列。每個結果會指出來源文件的索引並包含相關性分數；啟用 return_documents 時，也可一併傳回文件。

    請求欄位

    欄位說明
    model必填的 Rerank 模型 ID
    query必填的查詢文字
    documents必填的候選文件陣列
    top_n最多傳回的排序結果數量
    return_documents支援時，在結果中包含文件內容

    檢索工作流程

    使用者查詢
    ↓
關鍵字或向量檢索
    ↓
候選文件
    ↓
POST /v1/rerank
    ↓
排名最高的上下文
    ↓
生成模型

    最佳實務

    • 保留原始文件索引，以便安全地將結果對應回原始文件。
    • 在重新排序前，先檢索數量適中的候選集合。
    • 使用 top_n 限制傳入生成模型的上下文。
    • 請使用自己的資料衡量檢索品質，不要依賴從其他模型複製的分數閾值。
    • 除非文件明確指出分數尺度相容，否則請勿比較不同 Rerank 模型的原始分數。

    後續步驟