텍스트
문서 재순위화 (Rerank Documents)
쿼리와의 관련성에 따라 문서의 순위를 재조정합니다
시맨틱 유사도 모델을 사용하여 문서의 순위를 재조정합니다. 검색 결과 개선 및 RAG 애플리케이션에 유용합니다.
요청 본문
큰 입력의 경우 HTTP 클라이언트 타임아웃을 최소 120s로 설정하세요. 처리 완료 후 응답합니다.
사용할 reranker 모델의 ID입니다 (예: qwen3-vl-rerank).
문서 순위를 매길 기준이 되는 쿼리입니다. 최대 길이: 32,000자.
재순위화할 문서(문자열) 목록입니다. 제한: 최대 1,000개 문서, 각 문서는 최대 100,000자, 전체 문서 합계는 최대 2,000,000자입니다.
반환할 상위 결과 수로 1부터 documents.length까지입니다. 생략하면 선택한 모델이 반환 수를 결정합니다.
false응답에 원본 문서 텍스트를 포함할지 여부입니다.
응답 (Response)
점수가 포함된 문서의 순위 목록입니다.
각 결과에는 다음이 포함됩니다:
index(integer): 원본 문서 인덱스relevance_score(number): 관련성 점수이며 범위는 선택한 모델에 따라 다릅니다.document(string): 원본 텍스트 (return_documents=true인 경우)
재순위화에 사용된 모델입니다. 사용 가능한 경우 반환됩니다.
토큰 사용량 통계입니다. 사용 가능한 경우 반환됩니다.
요청
curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/rerank" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-vl-rerank",
"query": "What is machine learning?",
"documents": [
"Machine learning is a subset of AI",
"The weather is nice today",
"Deep learning uses neural networks"
],
"top_n": 2,
"return_documents": true
}'응답
{
"results": [
{
"index": 0,
"relevance_score": 0.95,
"document": "Machine learning is a subset of AI"
},
{
"index": 2,
"relevance_score": 0.82,
"document": "Deep learning uses neural networks"
}
],
"model": "qwen3-vl-rerank",
"usage": {
"prompt_tokens": 45,
"total_tokens": 45
}
}인증
BearerAuth API 키 인증입니다. Dashboard > API > API Keys에서 API 키를 생성하거나 관리하십시오.
위치: header
헤더
요청별 전송 정책입니다. API 키 및 Workspace 기본값을 재정의합니다. 자동으로 TokenLab Verified를 먼저 시도하며, 출력, 요청 수락 또는 영구 리소스 생성 전에 Official 전용으로 한 번 전환될 수 있습니다.
허용 값
- "auto"
- "verified"
- "official"
요청 본문
application/json
응답
application/json
application/json
application/json
application/json