功能

根据查询语句对候选文档进行相关性评分和排序，提升检索准确性。

调用方式

from services.rerank_service.client import RerankServiceClient

client = RerankServiceClient()

query = "什么是机器学习？" documents = [ "机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型。", "今天天气很好，适合出去散步。", "深度学习是机器学习的子领域，使用神经网络。" ]

完整重排序结果

result = client.rerank(query, documents, top_n=2)

简化结果：(索引, 分数, 文档) 元组列表

ranked = client.rerank_documents(query, documents, top_n=2)

只获取最相关的文档索引

indices = client.get_top_indices(query, documents, top_n=2) # -> [0, 2]

返回格式

{ "id": "rerank-xxx", "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3", "results": [ { "index": 0, "document": {"text": "机器学习是人工智能的一个分支..."}, "relevance_score": 0.999 }, { "index": 2, "document": {"text": "深度学习是机器学习的子领域..."}, "relevance_score": 0.098 } ] }