重排序

文档重排序接口，根据查询语句对候选文档进行相关性排序，常用于 RAG 流程优化检索结果。

创建重排序 POST

POST https://flashapi.ai/v1/rerank

请求参数

参数	类型	必填	说明
model	string	✅	重排序模型
query	string	✅	查询语句
documents	array	✅	候选文档列表
top_n	integer		返回前 N 条结果
return_documents	boolean		是否返回原文

示例请求

cURLPython bash

curl -X POST "https://flashapi.ai/v1/rerank" \

 -H "Content-Type: application/json" \

 -H "Authorization: Bearer sk-xxxx" \

 -d '{

 "model": "rerank-v1",

 "query": "什么是量子计算",

 "documents": [

 "量子计算利用量子力学原理进行计算",

 "经典计算机使用二进制位",

 "量子比特可以同时处于多个状态"

 ],

 "top_n": 2

 }'

python

import requests

response = requests.post(

 "https://flashapi.ai/v1/rerank",

 headers={"Authorization": "Bearer sk-xxxx"},

 json={

 "model": "rerank-v1",

 "query": "什么是量子计算",

 "documents": [

 "量子计算利用量子力学原理进行计算",

 "经典计算机使用二进制位",

 "量子比特可以同时处于多个状态"

 ],

 "top_n": 2

 }

)

print(response.json())

响应

json

{

 "results": [

 {"index": 0, "relevance_score": 0.95},

 {"index": 2, "relevance_score": 0.82}

 ]

}