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v1
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rerank
curl https://qingbo.dev/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
    "query": "什么是机器学习？",
    "documents": [
      "机器学习是人工智能的一个分支",
      "今天天气很好",
      "深度学习使用神经网络进行特征学习"
    ]
  }'
同期インターフェース — 候補ドキュメントをクエリテキストとの関連性に基づいて再順序付けします。RAG 検索拡張によく使用されます。パラメータは上流モデルにそのままパススルーされます。 
curl https://qingbo.dev/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "jina-reranker-v2-base-multilingual",
    "query": "什么是机器学习？",
    "documents": [
      "机器学习是人工智能的一个分支",
      "今天天气很好",
      "深度学习使用神经网络进行特征学习"
    ]
  }'

​
リクエストパラメータ

​
model
string
必須
リランキングモデル ID、例：jina-reranker-v2-base-multilingual
​
query
string
必須
クエリテキスト
​
documents
string[]
必須
候補ドキュメント配列
​
top_n
integer
最も関連性の高い上位 N 件のドキュメントを返します