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土土金API

API 參考

Rerank 重排序介面

POST /v1/rerank 的參數、請求與響應示例:按與查詢的相關性給候選文件打分排序,常用於知識庫 RAG 檢索後的精排。請求格式為常見的 query、documents、top_n,本站按原格式轉發。

POST /v1/rerank 接收一個查詢和一組候選文件,給每個文件打一個相關性分數,按分數從高到低返回。在知識庫 RAG 裡,通常先用向量檢索召回幾十個候選段落,再用 Rerank 挑出最相關的幾段交給對話模型:答案更準,塞給對話模型的無關內容也更少。請求格式是常見的 query、documents、top_n,本站按原格式轉發給模型服務。

POSThttps://www.tutujin.com/v1/rerank

請求頭

請求頭必填說明
Authorization是Bearer sk-...,控制台建立的 API Key
Content-Type是application/json

請求參數

參數類型必填說明
modelstring是模型名,例如 qwen3-reranker-8b
querystring是查詢文本,一般就是使用者的問題
documentsarray是候選文件,字串陣列
top_ninteger否只返回分數最高的前 N 個;不傳則返回全部
return_documentsboolean否設為 true 時,結果裡帶迴文檔原文

請求示例

curl https://www.tutujin.com/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer $TUTUJIN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-reranker-8b",
    "query": "拆封后还能退货吗?",
    "documents": [
      "商品签收后 7 天内,未拆封可无理由退货。",
      "订单付款后 48 小时内发货,节假日顺延。",
      "已拆封商品如无质量问题,不支持无理由退货。"
    ],
    "top_n": 2
  }'

響應示例

JSON
{
  "results": [
    { "index": 2, "relevance_score": 0.93 },
    { "index": 0, "relevance_score": 0.71 }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 96, "total_tokens": 96 }
}
欄位說明
results[].index對應 documents 裡第幾個文件,從 0 開始
results[].relevance_score相關性分數,越高越相關。不同模型的分數範圍不同,只適合在同一次請求內比較
results[].documentreturn_documents 為 true 時出現,包含文件原文
usage本次計費用量,部分模型按 tokens 計費,部分按次

注意事項

  • 這個介面是原樣轉發,沒有在本站單獨實測,接入時先用小流量驗證返回格式。
  • 結果已按分數從高到低排好,用 index 回查原文。
  • 候選文件越多、越長,用量越大。一般召回 20 到 50 段再重排,top_n 取 3 到 8 就夠用。
  • 分數閾值要用自己的資料調。不同模型的分數沒有統一含義,換模型後要重新確定閾值。
  • 和向量檢索配合的完整流程見企業知識庫與 RAG。

支援此介面的模型

模型廠商最低價分組輸入 ¥/百萬輸出 ¥/百萬按次 ¥/次
qwen3-reranker-0.6b通義千問標準——¥0.002
qwen3-reranker-4b通義千問標準——¥0.002
qwen3-reranker-8b通義千問國產模型¥0.00308¥0.00308—
jina-reranker-v2-base-multilingual其他標準¥0.4¥0.4—
netease-youdao/bce-reranker-base_v1其他標準¥0.4¥0.4—
BAAI/bge-reranker-v2-m3其他標準¥0.4¥0.4—

價格為人民幣,取各模型最低價分組;價格更新於 2026年11月13日 下午6:08。

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