Ana içeriğe atla

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.lemondata.cc/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

Semantik benzerlik modellerini kullanarak dokümanları yeniden sıralayın. Arama sonuçlarını ve RAG uygulamalarını iyileştirmek için kullanışlıdır.

​
İstek Gövdesi

Senkron istek zaman aşımı: Bu chat dışı endpoint, yönlendirilen modelin tamamlanmasını bekler. Büyük girdiler, uzun sesler veya büyük batch’ler yaygın 30s istemci varsayılanlarını aşabilir; bu yüzden HTTP istemcisi zaman aşımını en az 120s olarak ayarlayın.
​
model
string
gerekli
Kullanılacak reranker modelinin kimliği (örneğin, BAAI/bge-reranker-v2-m3, qwen3-rerank).
​
query
string
gerekli
Dokümanların sıralanacağı sorgu. Maksimum uzunluk: 32,000 karakter.
​
documents
array
gerekli
Yeniden sıralanacak dokümanların (dizelerin) listesi. Sınırlar: en fazla 1,000 doküman, her doküman en fazla 100,000 karakter ve toplamda en fazla 2,000,000 doküman karakteri.
​
top_n
integer
Döndürülecek en iyi sonuçların sayısı. Varsayılan olarak tüm dokümanlar döndürülür. En az 1 olmalı ve documents.length değerinden büyük olmamalıdır. LemonData şu anda yönetilen sağlayıcıya özel daha düşük bir hard cap’e sahip değildir; bir sağlayıcı ileride böyle bir sınır yayımlarsa, belgelenmeden veya uygulanmadan önce rerank request-shape truth’a eklenmelidir.
​
return_documents
boolean
varsayılan:"false"
Orijinal doküman metninin yanıtta yer alıp almayacağı.

​
Yanıt

​
results
array
Puanlarıyla birlikte sıralanmış doküman listesi.Her sonuç şunları içerir:
  • index (integer): Orijinal doküman dizini
  • relevance_score (number): İlgi düzeyi puanı (0-1)
  • document (string): Orijinal metin (eğer return_documents=true ise)
​
model
string
Yeniden sıralama için kullanılan model.
​
usage
object
Token kullanım istatistikleri.
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/rerank" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
    "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
  }'

{
  "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": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 45,
    "total_tokens": 45
  }
}