Como funciona Rerank 5 Pro?
Rerank 5 Pro é o modelo de maior precisão da família Cohere Rerank 5: ele avalia a relevância dos documentos para uma consulta e reordena os resultados antes que os fragmentos entrem no contexto do modelo generativo. No BotHub, o modelo funciona via API compatível com OpenAI junto com mais de 250 outros modelos. O pagamento é feito em rublos conforme o uso, sem assinaturas ou cartões estrangeiros, e os dados são criptografados e não armazenados. Cenários: segunda etapa de busca após seleção vetorial em RAG, precisão de base de conhecimento corporativa, seleção de fragmentos para contexto de chatbot, filtragem de resultados de busca e curadoria de grandes conjuntos de documentos. Para equipes, estão disponíveis contratos, faturas, intercâmbio eletrônico de documentos (EDI) e limites no painel administrativo.Perguntas frequentes sobre Rerank 5 Pro
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O rerank-5-pro é um modelo de classificação: você envia uma consulta e uma lista de textos, e ele avalia a relevância de cada um, reordenando-os por ordem decrescente. As principais tarefas são: busca em base de conhecimento, RAG, filtragem de resultados antes do envio para um modelo de linguagem e classificação de resultados em sua aplicação.
O modelo não escreve textos próprios: sua resposta é a ordem dos documentos e as pontuações de relevância. Segundo nossos dados, o contexto é de até 32.768 tokens, com limite de saída de 29.491 tokens. Se precisar de uma resposta longa e coerente, classifique os resultados via rerank-5-pro e delegue a escrita do texto a um modelo de linguagem no BotHub.
Em nossos dados, não há um modo de raciocínio separado. O classificador resolve outra tarefa: ele compara a consulta com o documento e fornece uma pontuação imediatamente, sem raciocinar passo a passo. Se precisar de uma análise com explicação ou planejamento, mude para um modelo conversacional no BotHub — a integração permanecerá a mesma.
Em nossos dados, a chamada de funções e a saída estruturada em JSON não estão marcadas. No entanto, o resultado da classificação já é simples: uma lista de documentos com índices e pontuações, fácil de analisar com qualquer cliente HTTP. Para cenários complexos com ferramentas, utilize um modelo separado no BotHub.
Em nossos dados, a aceitação de imagens, áudio e vídeo não está marcada: o modelo trabalha com pares de texto 'consulta — documento'. Se precisar reconhecer imagens ou transcrever gravações, o BotHub possui outros tipos de modelos — você pode chamá-los a partir do mesmo painel e da mesma API.
Não há uma avaliação de qualidade específica para o russo em nossos dados. É fácil verificar: pegue uma dezena de suas consultas e documentos, compare a ordem dos resultados com a esperada — assim você verá se o modelo é adequado para o seu corpus. O teste levará minutos, não dias.