埋め込みと再ランク付けAPI はプレビュー段階です。機能および関連するドキュメントは、プレビュー期間中にいつでも変更される可能性があります。
リランク はクエリと多数のドキュメントを受け取り、クエリとドキュメント間の関連性のランク付けされたリストを返します。ドキュメントは、多くの場合、埋め込みベースの検索システムからの予備結果です。リランカーはこれらの候補ドキュメントのランクを調整し、より正確な関連性スコアを提供します。
クエリとドキュメントを個別にエンコードする埋め込みモデルとは異なり、Reranker はクエリとドキュメント のペアを連携して処理するクロスエンコードであり、より正確な関連性予測を可能にします。埋め込みベースの検索または BM25 や TF-IDF などの語彙検索アルゴリズムで検索された上位候補にリランカーを適用します。
利用可能なモデル
モデル | コンテキストの長さ | 説明 |
|---|---|---|
| 32,000 | 最高の精度。ほとんどのアプリケーションに推奨されます。 詳しくは、 ブログ記事を参照してください。 |
| 32,000 | レイテンシの影響を受けやすいアプリケーション向けに最適化された、高速でコスト効果の高いモデル。 詳しくは、ブログ記事を参照してください。 |
Tutorials
リランクの使用に関するチュートリアルについては、次のリソースを参照してください。