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更新时间：2026-03-10 GMT+08:00
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重排序

在电商搜索或信息检索场景中，用户期望获取与查询高度相关的结果，但文本检索系统在“召回”阶段为保证效率，返回的结果可能不够精准。通过文本排序模型可对召回的文档进行二次精准排序。创建重排序API提供灵活的数据项排序功能，确保最相关结果优先展示，从而提升用户体验和应用准确率。

前提条件

支持模型

重排序支持的模型请见向量化及重排序。

快速开始

此处以使用BGE-Reranker-V2-M3模型通过Python脚本和Curl命令对文档进行重排序为例，展示重排序模型的基础用法。

import requests
import json

if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/rerank"  # API地址
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "bge-reranker-v2-m3",
        "query": "如何冲泡一杯好喝的咖啡？",  # input类型可为string或string[]。
        "documents": [
            "咖啡豆的产地主要分布在赤道附近，被称为‘咖啡带’。",
            "法压壶的步骤：1. 研磨咖啡豆。2. 加入热水。3. 压下压杆。4. 倒入杯中。",
            "意式浓缩咖啡需要一台高压机器，在9个大气压下快速萃取。",
            "挑选咖啡豆时，要注意其烘焙日期，新鲜的豆子风味更佳。",
            "手冲咖啡的技巧：控制水流速度、均匀注水和合适的水温（90-96°C）是关键。"
        ]
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)
curl -X POST "https://api.modelarts-maas.com/v1/rerank" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "bge-reranker-v2-m3",
    "input": "如何冲泡一杯好喝的咖啡？",
    "documents": [
      "咖啡豆的产地主要分布在赤道附近，被称为‘咖啡带’。",
      "法压壶的步骤：1. 研磨咖啡豆。2. 加入热水。3. 压下压杆。4. 倒入杯中。",
      "意式浓缩咖啡需要一台高压机器，在9个大气压下快速萃取。",
      "挑选咖啡豆时，要注意其烘焙日期，新鲜的豆子风味更佳。",
      "手冲咖啡的技巧：控制水流速度、均匀注水和合适的水温（90-96°C）是关键。"
    ]
  }'

API说明

模型调用的完整参数列表请见创建重排序。

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