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Cohere: Rerank 5 Pro は Cohere のリランキングモデルであり、同社の Rerank 5 ファミリーの中でも精度の高いティアに位置付けられています。テキストを生成するのではなく、クエリに対して候補ドキュメントをスコアリングして並べ替えるため、検索や質問応答パイプラインの検索段階に位置します。すでに候補パッセージのセットを持っており、下流のステップに到達する前にそれらを関連度で並べ替える必要がある開発者向けに作られています。
このモデルはテキスト入力で動作し、リランキング出力を生成します。最大 32,768 トークンのコンテキストを受け入れ、最大出力は 29,491 です。出力は散文ではなくリランキングであるため、チャットや補完モデルではなく、スコアリングと並べ替えのコンポーネントとして考えるべきです。画像や音声の入力は受け付けず、それ自体で文章による回答を生成することもありません。
実用的な用途は、その形状から直接導かれます。よくあるパターンは 2 段階の検索構成です。高速なベクトル検索またはキーワード検索が広範な候補セットを返し、Rerank 5 Pro がそれらを並べ替えて、最も関連性の高いドキュメントを上位に配置します。これは検索拡張生成パイプラインに役立ちます。そこでは、生成器に渡されるパッセージの品質が、候補プールのサイズよりも重要だからです。また、エンタープライズ検索、ドキュメント検索、および新しいテキストを作成するのではなく既存のテキストをクエリに対してランク付けする必要があるあらゆるワークフローにも適合します。精度の高いティアは精度を目標としているため、順序の品質が優先されるケースに適しています。
このモデルは、モデル id "cohere/rerank-5-pro" を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。サポートされているパラメータのリストは空であるため、エンドポイントがデフォルトで受け入れるものを超えた調整可能なリクエストオプションを期待すべきではありません。リクエストでクエリと候補ドキュメントを送信し、並べ替えられた結果を読み取ります。すでに OpenAI 互換クライアントを使用している場合は、api14 を指定し、全体的な統合アプローチを変更せずにこのモデル id に差し替えることができます。
検討すべき点の 1 つは範囲です。このモデルはテキストのリランキングのみを行うため、タスクが回答の生成、要約、または非テキスト入力の処理である場合は、別のモデルの方が適しています。また、単独の検索システムではなくリランキングのステップであるため、候補ドキュメントを生成する上流の何かが依然として必要です。これらの境界内では、テキストがパイプラインの残りの部分に到達する順序を改善するための、焦点を絞ったツールです。
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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