本节将说明如何单独调用rerank模型，以计算两段文本间的相似度
rerank 用于重新批量计算输入文本与检索到的文本之间的 score 值，以对召回结果进行重排序。判断依据 chunk content 能回答 query 提问的概率，分数越高即模型认为该文本片能回答 query 提问的概率越大。
参数 | 类型 | 是否必选 | 默认值 | 参数说明 |
|---|---|---|---|---|
datas | list[map] | 是 | -- | map 中包含 query、content 和 title 三个参数。list 最大量为 50。
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rerank_model | string | 否 | "m3-v2-rerank" | rerank 模型选择
|
请先完成SDK初始化，再运行代码，详见初始化SDK
datas = [{ "query": "退改", "content": "如果您需要人工服务，可以拨打人工客服电话：4006660921", "title":"无" }, { "query": "退改", "content": "1、1日票 1.5日票 2日票的退款政策： -到访日前2天的00:00前，免费退款 - 到访日前2天的00:00至到访日前夜23:59期间,退款需扣除服务费（人民币80元） - 到访日当天（00:00 之后），不可退款 2、半日票的退款政策： - 未使用的门票可在所选入...", "title":"门票退改政策｜北京环球影城的门票退改政策" }, { "query": "退改", "content": "如果您需要人工服务，可以拨打人工客服电话：4006660921", }] res = viking_knowledgebase_service.rerank(datas=datas, rerank_model="") print(res)
Python 调用执行上面的任务，返回字典，包含的属性如下表所示
字段 | 类型 | 子字段 | 子字段类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
code | 数值 | -- | 状态码 | |
message | string | -- | 错误信息 | |
data | map | scores | list[float64] | rerank 得分列表 |
token_usage | int64 | tokens 消耗量 | ||
request_id | string | -- | 标识每个请求的唯一标识符 |