Comment ça marche Rerank 5 Pro?
Rerank 5 Pro est le modèle le plus précis de la famille Cohere Rerank 5 : il évalue la pertinence des documents par rapport à une requête et réordonne les résultats avant que les fragments ne soient intégrés au contexte d'un modèle génératif. Sur BotHub, le modèle fonctionne via une API unique compatible OpenAI aux côtés de plus de 250 autres modèles. Le paiement s'effectue en roubles à l'usage, sans abonnement ni carte étrangère, et les données sont chiffrées sans être conservées. Scénarios : deuxième étape de recherche après une sélection vectorielle dans RAG, précision de la base de connaissances d'entreprise, sélection de fragments pour le contexte d'un chatbot, filtrage des résultats de recherche, compilations sur de grands ensembles de documents. Les équipes ont accès à des contrats, des factures, à l'échange électronique de documents (EDI) et à des limites dans le panneau d'administration.Questions fréquentes sur Rerank 5 Pro
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
rerank-5-pro est un modèle de classement : vous transmettez une requête et une liste de textes, et il évalue la pertinence de chacun pour les réorganiser par ordre décroissant. Les tâches principales sont la recherche dans une base de connaissances, le RAG, le filtrage des résultats avant envoi à un modèle de langage et le tri des résultats dans votre application.
Le modèle n'écrit pas ses propres textes : sa réponse consiste en l'ordre des documents et les scores de pertinence. Selon nos données, le contexte va jusqu'à 32 768 jetons, la limite de sortie est de 29 491 jetons. Si vous avez besoin d'une réponse longue et cohérente, classez les résultats via rerank-5-pro et confiez la rédaction du texte à un modèle de langage sur BotHub.
Dans nos données, aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué. Le classeur résout un problème différent : il fait correspondre une requête à un document et donne immédiatement un score, sans raisonner étape par étape. Si vous avez besoin d'une analyse avec explication ou planification, passez à un modèle conversationnel sur BotHub — l'intégration restera la même.
Dans nos données, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée ne sont pas indiqués. Cependant, le résultat du classement est simple : une liste de documents avec des index et des scores, facile à analyser par n'importe quel client HTTP. Pour des scénarios complexes avec des outils, utilisez un modèle distinct sur BotHub.
Dans nos données, la réception d'images, d'audio et de vidéo n'est pas indiquée : le modèle travaille avec des paires texte « requête - document ». Si vous devez reconnaître des images ou transcrire des enregistrements, BotHub propose d'autres types de modèles — vous pouvez les appeler depuis le même compte et la même API.
Il n'y a pas d'évaluation spécifique de la qualité en russe dans nos données. C'est facile à vérifier : prenez une dizaine de vos requêtes et documents, comparez l'ordre des résultats avec celui attendu — vous verrez ainsi si le modèle convient à votre corpus. Le test prendra quelques minutes, pas des jours.