Para agentes de IA: hay un índice de documentación disponible en https://www.mongodb.com/es/docs/llms.txt — versiones en markdown de todas las páginas están disponibles agregando .md a cualquier ruta URL.
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Rerankers

Un reordenador recibe una query y muchos documentos, y devuelve una lista jerárquica de relevancia entre la query y los documentos. A menudo, los documentos son los resultados preliminares de un sistema de recuperación basado en incrustaciones, y el reranker refina la clasificación de estos documentos candidatos y proporciona puntuaciones de relevancia más precisas.

A diferencia de los modelos de incrustación que codifican las querys y los documentos por separado, los rerankers son codificadores cruzados que procesan conjuntamente un par de query y documento, permitiendo una predicción de relevancia más precisa. Aplica un reranker a los mejores candidatos recuperados con búsqueda basada en embeddings o con algoritmos de búsqueda léxica como BM25 y TF-IDF.

Modelo
Longitud del contexto
Descripción

rerank-3

32,000

Precisión más alta. Recomendado para la mayoría de las aplicaciones.

Para obtener más información, consulte la entrada de blog.

rerank-3-lite

32,000

Modelo rápido y rentable optimizado para aplicaciones sensibles a la latencia.

Para obtener más información, consulte la entrada de blog.

Para tutoriales sobre cómo usar los reordenadores, consulta los siguientes recursos:

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