Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.
cohere/rerank-5-proKorzysta z Twojego salda według powyższych cen. Nowe konta zaczynają z darmowym użyciem.
Ustawienia
Cohere: Rerank 5 Pro to model rerankingowy od Cohere, pozycjonowany jako warstwa o wyższej dokładności w rodzinie Rerank 5 tej firmy. Zamiast generować tekst, ocenia i zmienia kolejność dokumentów kandydujących względem zapytania, co umieszcza go na etapie wyszukiwania w potoku wyszukiwania lub odpowiadania na pytania. Jest przeznaczony dla programistów, którzy mają już zestaw fragmentów kandydujących i potrzebują ich posortowania według trafności, zanim trafią do dalszego etapu.
Model pracuje na wejściu tekstowym i zwraca wynik rerankingu. Przyjmuje do 32 768 tokenów kontekstu, a jego maksymalne wyjście to 29 491. Ponieważ jego wynikiem jest reranking, a nie proza, należy myśleć o nim jako o komponencie oceniającym i porządkującym, a nie o modelu czatu lub uzupełniania. Nie przyjmuje danych wejściowych w postaci obrazu ani dźwięku i nie generuje samodzielnie pisemnych odpowiedzi.
Praktyczne zastosowania wynikają bezpośrednio z tego kształtu. Częstym wzorcem jest dwuetapowy układ wyszukiwania: szybkie wyszukiwanie wektorowe lub słowne zwraca szeroki zestaw kandydatów, a Rerank 5 Pro zmienia ich kolejność, tak aby najbardziej trafne dokumenty znalazły się na górze. Pomaga to w potokach generowania wspomaganego wyszukiwaniem, gdzie jakość fragmentów przekazywanych do generatora ma większe znaczenie niż rozmiar puli kandydatów. Pasuje również do wyszukiwania w przedsiębiorstwie, przeszukiwania dokumentacji oraz każdego przepływu pracy, w którym trzeba uszeregować istniejący tekst względem zapytania, a nie tworzyć nowy tekst. Ponieważ warstwa o wyższej dokładności jest ukierunkowana na precyzję, sprawdza się w przypadkach, w których priorytetem jest jakość uporządkowania.
Model wywołujesz przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "cohere/rerank-5-pro". Lista obsługiwanych parametrów jest pusta, więc nie należy oczekiwać konfigurowalnych opcji żądania poza tym, co punkt końcowy przyjmuje domyślnie. Wyślij zapytanie i dokumenty kandydujące w żądaniu, a następnie odczytaj wyniki po rerankingu. Jeśli już korzystasz z klienta zgodnego z OpenAI, możesz skierować go na api14 i podmienić ten identyfikator modelu bez zmiany ogólnego podejścia do integracji.
Jedną rzeczą, którą warto rozważyć, jest zakres. Ten model tylko rerankinguje tekst, więc jeśli twoim zadaniem jest generowanie odpowiedzi, streszczanie lub obsługa danych wejściowych innych niż tekst, lepiej pasować będzie inny model. Jest to również krok rerankingu, a nie samodzielny system wyszukiwania, więc nadal potrzebujesz czegoś wcześniej w potoku, co wytworzy dokumenty kandydujące. W tych granicach jest to skupione narzędzie do poprawiania kolejności, w jakiej tekst dociera do reszty twojego potoku.
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);
Ta społeczność nie ma jeszcze wątków. Załóż pierwszy wątek o Cohere: Rerank 5 Pro.