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Cohere: Rerank 5 Pro è un modello di reranking di Cohere, posizionato come il livello a maggiore accuratezza della famiglia Rerank 5 dell'azienda. Anziché generare testo, assegna un punteggio e riordina i documenti candidati rispetto a una query, il che lo colloca nella fase di retrieval di una pipeline di ricerca o di question answering. È pensato per sviluppatori che hanno già un insieme di passaggi candidati e necessitano di ordinarli per rilevanza prima che raggiungano una fase successiva.
Il modello lavora con input testuale e produce output di reranking. Accetta fino a 32.768 token di contesto, e il suo output massimo è 29.491. Poiché il suo output è un reranking e non prosa, dovresti considerarlo un componente di scoring e ordinamento piuttosto che un modello di chat o completion. Non accetta input di immagini o audio, e non genera risposte scritte da solo.
Gli usi pratici derivano direttamente da questa forma. Un pattern comune è una configurazione di retrieval a due stadi: una ricerca veloce vettoriale o per parole chiave restituisce un insieme ampio di candidati, e Rerank 5 Pro li riordina in modo che i documenti più rilevanti si trovino in cima. Questo aiuta le pipeline di retrieval augmented generation, dove la qualità dei passaggi passati a un generatore conta più della dimensione del pool di candidati. Si adatta anche alla ricerca aziendale, alla consultazione di documentazione e a qualsiasi flusso di lavoro in cui devi classificare testo esistente rispetto a una query anziché creare nuovo testo. Poiché il livello a maggiore accuratezza punta alla precisione, si adatta ai casi in cui la qualità dell'ordinamento è la priorità.
Chiami il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "cohere/rerank-5-pro". La lista dei parametri supportati è vuota, quindi non dovresti aspettarti opzioni di richiesta regolabili oltre a ciò che l'endpoint accetta per impostazione predefinita. Invia la tua query e i documenti candidati nella richiesta e leggi i risultati riordinati. Se stai già usando un client compatibile con OpenAI, puoi puntarlo ad api14 e sostituire questo model id senza cambiare il tuo approccio di integrazione complessivo.
Una cosa da valutare è l'ambito. Questo modello esegue solo il reranking di testo, quindi se il tuo compito è generare risposte, riassumere o gestire input non testuali, un modello diverso sarà più adatto. È anche un passaggio di reranking e non un sistema di retrieval autonomo, quindi hai comunque bisogno di qualcosa a monte che produca i documenti candidati. Entro questi confini, è uno strumento mirato per migliorare l'ordine in cui il testo raggiunge il resto della tua pipeline.
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": "cohere/rerank-5-pro",
"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);
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