リランキングモデル

検索およびリトリーバル結果をリランクするためのAIモデル

リランキングモデル モデルの選び方

本番環境のモデル選定は、モデルファミリーの網羅性、プロバイダー対応、課金単位、リクエスト形式、レイテンシ、出力品質によって決まります。

選定シグナル

  • 実際に必要なリクエスト形式と出力タイプにモデルを合わせます。
  • 本番コストを見積もる前に、課金単位を比較します。
  • 重要なワークロードへルーティングする前に、小さなライブテストを実行します。

よくある質問

優れた リランキングモデル モデルの条件は?

適したモデルは、タスク、品質基準、レイテンシ目標、予算に合っています。小規模な評価セットは、本番トラフィックが依存する前に品質や信頼性の差を明らかにします。

あとでプロバイダーを切り替えられますか?

はい。TokenLab は対応モデルを 1 つのカタログと API で扱うため、アカウントやキー管理を作り直さずに切り替えやすくなります。