Çerez kullanıyoruz. Çerezler ve tarayıcı depolaması oturumunu açık tutar ve tercihlerini hatırlar. İzin verirsen sitenin nasıl kullanıldığını da ölçeriz. İstediğin zaman . Ayrıntılar için çerez politikamıza bak.
mongodb/rerank-3Yukarıdaki fiyatlarla bakiyenden çalışır. Yeni hesaplar ücretsiz kullanımla başlar.
Ayarlar
VoyageAI by MongoDB: rerank-3, MongoDB tarafından sunulan VoyageAI'nin bir yeniden sıralama modelidir. Yeniden sıralama kategorisinde yer alır ve rerank-2.5 için doğrudan bir yükseltme olarak konumlandırılmıştır; bu, daha önceki modeli kullanan ekiplerin entegrasyonlarını yeniden düzenlemeden rerank-3'e geçebileceği anlamına gelir. Model, üretim yerine erişim kalitesi için tasarlanmıştır, dolayısıyla bir işlem hattının, arama sonuçlarının veya aday pasajların bir kullanıcıya ya da alt model bir modele ulaşmadan önce nasıl sıralanacağına karar veren kısmında yer alır.
Model girdi olarak metin alır ve bir yeniden sıralama çıktısı üretir. 32.000 token bağlam uzunluğunu destekler, maksimum çıktı 28.800'dür; bu, yalnızca kısa kesitler yerine uzun aday pasajları bir sorguyla birlikte puanlamak için yeterli alan sağlar. Girdi modalitesi metin ve çıktı modalitesi yeniden sıralama olduğundan, model düzyazı veya sohbet yanıtı üretmez; kendisine verilen pasajların bir sıralamasını döndürür. Bu da onu konuşmaya dayalı bir bileşen yerine bir puanlama ve sıralama bileşeni yapar.
Pratik kullanım senaryoları doğrudan bu yapıdan kaynaklanır. Bir erişim işlem hattı, hızlı bir ilk aşama aramasıyla geniş bir aday kümesi getirebilir, ardından sorguyu ve bu adayları daha iyi bir nihai sıralama üretmek için rerank-3'e iletebilir. Bu, dokümantasyon, kurum içi bilgi tabanları, destek içerikleri veya en iyi sonuçların ham geri çağırmadan daha önemli olduğu herhangi bir derlem üzerinde aramada kullanışlıdır. Ayrıca, bir isteme yerleştirilen pasajların kalitesinin ardından gelen yanıtı etkilediği erişimle güçlendirilmiş üretim düzeneklerine de uygundur. Uzun bağlam ve uzun çıktı izni, uzun belgeler içeren koleksiyonlar için uygun kılar; çünkü model, konumunu atarken her adayın daha fazlasını dikkate alabilir.
Modeli, "mongodb/rerank-3" model kimliğini kullanarak api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden çağırırsınız. Arayüz OpenAI biçimini izlediğinden, mevcut bir OpenAI istemcisini api14'e yönlendirebilir ve isteğinizde bu model kimliğini seçebilirsiniz. Model, model kimliğinin kendisi dışında desteklenen bir parametre listelemez, dolayısıyla temperature veya top_p gibi örnekleme ya da üretim ayarlarını değiştirmeyi beklememelisiniz; bunlar bir yeniden sıralayıcıya değil, üretken modellere aittir. Sorguyu ve aday metinleri gönderin, yeniden sıralama çıktısını okuyun.
rerank-3'ün bir yeniden sıralayıcı olduğunu belirtmek gerekir, dolayısıyla metin üretimi, sohbet, özetleme veya gömmeler gerektiğinde doğru seçim değildir. Göreviniz adayları sıralamak yerine bir yanıt üretmekse, üretken bir model daha uygundur. Göreviniz, bir yeniden sıralayıcının ardından yeniden sıraladığı ilk vektör temsillerini oluşturmaksa, uygun bileşen bir gömme modelidir. Yeniden sıralama işi içinde rerank-3, rerank-2.5'in doğrudan halefidir ve sağlayıcı, bu modele kıyasla alan değerlendirmelerinde ortalama %0,80 NDCG@10 ve uzun belge değerlendirmelerinde %3,35 iyileşme bildirmektedir.
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-3",
"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);
Bu toplulukta henüz konu yok. VoyageAI by MongoDB: rerank-3 hakkında ilk konuyu sen aç.