نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.
mongodb/rerank-2.5يعمل من رصيدك بالأسعار أعلاه. تبدأ الحسابات الجديدة باستخدام مجاني.
الإعدادات
VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5 هو نموذج إعادة ترتيب من VoyageAI by MongoDB. ينتمي إلى فئة rerank، مما يعني أن مهمته هي أخذ مجموعة موجودة من النتائج المرشحة وإعادة ترتيبها حسب الصلة بدلا من توليد نص جديد من الصفر. وهو نموذج نصي، ومخرجاته نتيجة إعادة ترتيب.
يقبل النموذج النص كمدخل وينتج مخرجات معاد ترتيبها. طول السياق لديه 32,000 رمز والحد الأقصى للمخرجات 28,800. ولأنه أداة إعادة ترتيب، فإنه لا يكتب نصوصا ولا يجيب عن الأسئلة ولا يجري محادثة. بدلا من ذلك، يقيّم المقاطع ويرتبها بالنسبة إلى استعلام، وهذه هي الخطوة التي تقع عادة بين مرحلة الاسترجاع الأولية والمجموعة النهائية من المستندات التي ت سلم إلى نموذج لاحق أو ت عرض للمستخدم.
هذا الشكل يجعله مفيدا في كل مكان تكون فيه جودة الاسترجاع مهمة. النمط الشائع هو خط بحث من مرحلتين: بحث سريع بالمتجهات أو بالكلمات المفتاحية يعيد قائمة مرشحين واسعة، ثم يعيد rerank-2.5 ترتيب هؤلاء المرشحين بحيث تصل العناصر الأكثر صلة إلى الأعلى. ينطبق هذا على التوليد المعزز بالاسترجاع، حيث يعني الترتيب الأفضل أن يرى المول د السياق الأقوى أولا، وينطبق على البحث في الوثائق وتذاكر الدعم وقواعد المعرفة الداخلية أو كتالوجات المنتجات. كما يناسب أعمال التقييم وتنسيق البيانات، حيث تحتاج إلى ترتيب ثابت حسب الصلة عبر مجموعة كبيرة من أزواج الاستعلام والمستند.
يمكنك استدعاؤه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرف النموذج "mongodb/rerank-2.5". ولأن نقطة النهاية تتبع تنسيق OpenAI، يمكنك توجيه عميل OpenAI موجود إلى api14 بتغيير عنوان URL الأساسي وتمرير معرف النموذج هذا في طلبك. لا يسرد النموذج أي معاملات مدعومة، لذا لا توجد خيارات أخذ عينات أو توليد لضبطها؛ ترسل استعلامك ومستنداتك وتتلقى الترتيب المعاد ترتيبه. سياق 32,000 رمز هو الميزانية التي يجب وضعها في الاعتبار عند تحديد عدد المرشحين الذين ستقدمهم في استدعاء واحد.
إذا كانت مهمتك توليد نص أو تلخيصا أو محادثة أو استخدام أدوات، فإن أداة إعادة الترتيب هي الأداة الخاطئة وسيكون النموذج التوليدي أنسب. من الأفضل التعامل مع rerank-2.5 كمرحلة واحدة في خط معالجة بدلا من مساعد مستقل، وهو أكثر قيمة عندما تكون لديك بالفعل مجموعة مرشحين تحتاج إلى ترتيب أكثر دقة.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.post("/rerank", { body: {
"model": "mongodb/rerank-2.5",
"query": "What is the capital of France?",
"documents": [
"Paris is the capital of France.",
"Berlin is in Germany."
],
"top_n": 1
} });
console.log(result.results);
لا توجد مواضيع في هذا المجتمع بعد. افتح أول موضوع عن VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5.