Rerank 文本排序

Rerank（重排序）能提高检索的准确性和相关性，本文介绍Rerank接口的使用。

接口地址

https://airouter.xincache.cn/v1/rerank

请求参数

参数	类型	必填	说明
model	string	是	模型名称。此处为： `bge-reranker-v2-m3`
query	string	是	查询的内容。
documents	array[string]	是	待排序的候选文档列表。每个元素是一个字符串。
top_n	int	否	返回排序后的top_n个文档。默认返回全部文档。如果top_n值大于文档总数，将返回全部文档。

注意事项

文本长度限制：一个 {query+ document} 的最大长度限制为 8192

请求示例

⚠️ 如果您使用 Windows 系统，建议使用 Postman 或其他 API 调用工具。

  curl -X POST https://airouter.xincache.cn/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer $XINNETMODEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bge-reranker-v2-m3",
    "query": "what is panda?",
    "documents": [
      "hi",
      "The giant panda (Ailuropoda melanoleuca), sometimes called a panda bear or simply panda, is a bear species endemic to China."
    ],
    "top_n": 2
  }'

响应参数

参数	类型	说明
results	array	排序结果，按 relevance_score 从高到低排列。
document	object	文档原文对象。
document.text	string	文档原文
index	int	表示对应于输入 documents 列表中的原始索引位置。
relevance_score	double	文档与查询的语义相关性得分，取值范围为 0.0 到 1.0。分数越高，相关性越强。

响应示例

{
	"model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
	"usage": {
		"total_tokens": 53
	},
	"results": [{
		"index": 1,
		"document": {
			"text": "The giant panda (Ailuropoda melanoleuca), sometimes called a panda bear or simply panda, is a bear species endemic to China.",
			"multi_modal": null
		},
		"relevance_score": 0.9948425889015198
	}, {
		"index": 0,
		"document": {
			"text": "hi",
			"multi_modal": null
		},
		"relevance_score": 0.0002801174996420741
	}]
}

Last modified: 25 April 2026