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Cohere 重排序格式（Rerank）

!!! warning "重要提示"
cohere 的 Rerank 模型接口和 Jina的Rerank模型接口格式是一样的。

!!! info "官方文档"
Cohere Rerank

📝 简介

给定查询和文本列表，重排序API将根据与查询的相关性对文本进行排序。每个文本都会被分配一个相关性分数，从而产生一个有序的数组结果。此功能特别适用于搜索和检索应用，可以优化文档的排序，帮助用户更快找到相关信息。

💡 请求示例

基础重排序请求 ✅

响应示例:

{
  "results": [
    {
      "index": 2,
      "relevance_score": 0.999071
    },
    {
      "index": 0,
      "relevance_score": 0.32713068
    },
    {
      "index": 1,
      "relevance_score": 0.1867867
    }
  ],
  "id": "07734bd2-2473-4f07-94e1-0d9f0e6843cf",
  "meta": {
    "api_version": {
      "version": "2",
      "is_experimental": false
    },
    "billed_units": {
      "search_units": 1
    }
  }
}

使用结构化数据 ✅

响应示例:

{
  "results": [
    {
      "index": 1,
      "relevance_score": 0.918472
    },
    {
      "index": 0,
      "relevance_score": 0.854321
    },
    {
      "index": 2,
      "relevance_score": 0.423156
    }
  ],
  "id": "8f734bd2-2473-4f07-94e1-0d9f0e68ebfa",
  "meta": {
    "api_version": {
      "version": "2"
    },
    "billed_units": {
      "search_units": 1
    }
  }
}

📮 请求

端点

POST /v1/rerank

根据与查询的相关性对文本列表进行重新排序。

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。

请求头参数

`X-Client-Name`

类型：字符串

必需：否

说明：发起请求的项目名称。

请求体参数

`model`

类型：字符串

必需：是

说明：要使用的模型标识符，例如 rerank-v3.5。

`query`

类型：字符串

必需：是

说明：搜索查询文本。这是用户输入的问题或查询内容。

`documents`

类型：字符串数组

必需：是

说明：将与查询进行比较的文本列表。为获得最佳性能，建议单个请求中不要发送超过1,000个文档。

注意事项：

长文档将自动截断为 max_tokens_per_doc 指定的值

结构化数据应格式化为YAML字符串以获得最佳性能

`top_n`

类型：整数

必需：否

说明：限制返回的重排结果数量。如果不指定，将返回所有重排结果。

`max_tokens_per_doc`

类型：整数

必需：否

默认值：4096

说明：长文档将自动截断为指定的令牌数量。

📥 响应

成功响应

返回一个包含排序后文档列表的对象。

`results`

类型：对象数组

说明：排序后的文档列表，按相关性降序排列

属性：

index: 整数，对应于原始文档列表中文档的索引

relevance_score: 浮点数，相关性分数范围为[0, 1]。接近1的分数表示与查询高度相关，接近0的分数表示相关性较低

`id`

类型：字符串

说明：请求的唯一标识符

`meta`

类型：对象

说明：包含关于请求的元数据

属性：

api_version: 对象，包含API版本信息

version: 字符串，API版本号

is_deprecated: 布尔值，是否已弃用

is_experimental: 布尔值，是否为实验性功能

billed_units: 对象，包含计费信息

search_units: 浮点数，计费的搜索单位数

tokens: 对象，包含令牌使用统计

input_tokens: 浮点数，作为模型输入的令牌数

output_tokens: 浮点数，模型产生的令牌数

`warnings`

类型：字符串数组

必需：否

说明：API返回的警告信息

错误响应

当请求出现问题时，API可能返回以下HTTP状态码及相应错误：

400 Bad Request: 请求格式或参数错误

401 Unauthorized: 未提供有效的API密钥

403 Forbidden: 没有权限访问此资源

404 Not Found: 请求的资源不存在

422 Unprocessable Entity: 请求格式正确但包含语义错误

429 Too Many Requests: 请求频率超过限制

500 Internal Server Error: 服务器内部错误

503 Service Unavailable: 服务暂时不可用

🌟 最佳实践

文档准备建议

文档长度：每个文档保持简洁明了，避免过长。长文档会被自动截断。

结构化数据：将结构化数据格式化为YAML字符串，以获得最佳性能。例如：

文档数量：单次请求中不要超过1,000个文档，以获得最佳性能。

查询优化

明确具体：制定明确、具体的查询，以获得更准确的排序结果。

避免模糊查询：尽量避免过于模糊或通用的查询词，这可能导致相关性分数差异不明显。

理解相关性分数

相关性分数是归一化到[0, 1]范围内的值：

接近1的分数表示与查询高度相关

接近0的分数表示相关性低

注意：不能简单地认为分数0.9的文档比分数0.45的文档相关性高2倍。相关性分数是一个相对指标，用于排序，而非绝对比较。

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📝 简介

💡 请求示例

基础重排序请求 ✅

使用结构化数据 ✅

📮 请求

端点

鉴权方法

请求头参数

`X-Client-Name`

请求体参数

`model`

`query`

`documents`

`top_n`

`max_tokens_per_doc`

📥 响应

成功响应

`results`

`id`

`meta`

`warnings`

错误响应

🌟 最佳实践

文档准备建议

查询优化

理解相关性分数

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