VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5

VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5 هو نموذج إعادة ترتيب من Voyage AI، وهو مزوّد تُوزَّع نماذج إعادة الترتيب الخاصة به تحت اسم VoyageAI by MongoDB. يقع ضمن فئة إعادة الترتيب، أي أن مهمته ليست توليد النص بل أخذ مجموعة من المستندات المرشحة وإعادة ترتيبها حسب صلتها بالاستعلام. إذا كان تطبيقك يسترجع بالفعل مقاطع أو أجزاء نصية أو نتائج بحث وتريد أن تكون أفضل المطابقات في المقدمة، فهذا هو نوع النموذج الذي ستتجه إليه.

يقبل النموذج النص كمدخل وينتج إعادة ترتيب كمخرج. يبلغ طول السياق 32,000 رمز، وهو الحد المشترك بين الاستعلام والمستندات التي ترسلها في طلب واحد، والحد الأقصى للمخرج 28,800. ولأن المخرج ترتيب وليس نصاً مولَّداً، فلا تتوقع منه الإجابة عن الأسئلة أو تلخيص المحتوى أو كتابة التعليمات البرمجية. مساهمته بالكامل هي ترتيب المرشحين حسب الصلة.

تتبع حالات الاستخدام العملية مباشرة من ذلك. يمكن لخط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع أن يستخدم rerank-2.5 كمرحلة ثانية بعد بحث سريع بالمتجهات أو بالكلمات المفتاحية، فيأخذ أفضل المرشحين ويعيد ترتيبهم بحيث تكون المقاطع الأكثر صلة هي التي تُمرَّر إلى نموذج التوليد. وينطبق النمط نفسه على البحث المؤسسي، والبحث في الوثائق، وقواعد المعرفة الخاصة بالدعم، حيث تُفضّل المرحلة الأولى الاستدعاء ويعيد نموذج إعادة الترتيب الدقة. وهو مفيد أيضاً في مهام إزالة التكرار وترتيب الأولويات عندما يكون لديك مقاطع مرشحة أكثر مما يمكنك عرضه على المستخدم أو تمريره إلى مطالبة لاحقة.

تستدعيه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج "voyageai/rerank-2.5". ولأن نقطة النهاية تتبع مخطط OpenAI، يمكنك توجيه عميل OpenAI موجود إلى عنوان URL الأساسي الخاص بـ api14 وتمرير هذا المعرّف في حقل model. قائمة المعاملات المدعومة للنموذج فارغة، لذا لا توجد خيارات ضبط إضافية تحددها beyond ما يتطلبه طلب إعادة الترتيب نفسه، مثل الاستعلام والمستندات المطلوب تقييمها. أبقِ الطلبات ضمن سياق 32,000 رمز، وتذكّر أن الاستعلام وكل مستند مرشح يُحتسبان ضمن هذا الإجمالي.

أما عن متى تبحث في مكان آخر: فإن rerank-2.5 يتعامل مع النص فقط ويعيد ترتيباً فقط، لذا فإن المهام التي تحتاج إلى إدخال صور أو صوت أو مخرج مولَّد تقع خارج نطاقه وتنتمي إلى نموذج مختلف. وإذا كنت تحتاج إلى نموذج واحد يقوم بالاسترجاع والإجابة معاً، فإن نموذج التوليد هو الأنسب، مع إمكانية وضع rerank-2.5 أمامه كمرحلة دقة.