Rerank API 中文教程：qwen3-rerank 与候选来源映射

保存输入顺序，模型返回的是原始索引

这个独立接口测试直接发送固定候选，输入顺序不是之前检索模型的质量排名，因此不能据此宣称重排提升了召回率。问题是“没开封的东西收到三天了能退吗？”，预期首位来源为 returns；答案还需要保留未拆封、七天内与先联系等条件。

只发送已经核对的重排字段

平台公开目录和请求文档作为配置线索；实际响应以下载记录为准。各供方的返回字段、instruct、截断与计费规则可能不同，不将另一供方的可选参数直接写成全平台保证。首次短候选请求通过后再逐项扩展。

{
  "model": "qwen3-rerank",
  "query": "没开封的东西收到三天了能退吗？",
  "documents": [
    "演示商店普通订单在付款后两个工作日内发货；周末不处理。",
    "演示商店未拆封商品在签收后七天内可申请退货，退货前联系客服。",
    "演示商店电子发票在订单完成后从订单页面申请；申请时填写抬头和邮箱。"
  ],
  "top_n": 3
}

实际排序：退货来源从原始 index 1 映射回来

实际 HTTP 200，接口响应耗时约 4.947 秒；只是一条调用记录。三个原始索引完整且没有重复，分数有限，返回顺序与分数一致，预期 returns 排第一。usage 为 prompt_tokens=138、completion_tokens=0、total_tokens=138；completion_tokens=0 不代表免费。

后台已按测试令牌、型号、完成时间与 138 个输入 token 匹配费用记录，费用列显示 USD 0.000006（六位小数），记录为 matched_console_display。这是本次路由的费用展示，不是通用单价或所有分组的费用承诺；只有这组三候选验证，不能推断通用准确率。

• 查看传输、usage、费用状态与验收记录

结果映射按原数组，不按排名反查

下载检查器拒绝错序材料、重复索引、越界索引、非法分数与不符合 top_n 的返回。实际 document.text 可以协助核对，但不要只用生成或截断文字重建来源 ID。

• 原始候选数组与请求 documents 的顺序必须完全相同。
• 检查 results 数量、index 是否整数、是否重复或越界。
• 分数不是正确率、置信概率或是否允许回答的通用阈值。
• 保留原文、source_id 与原始 index，再传给回答模型。

const ranked = response.results.map((item) => ({
  source: originalCandidates[item.index],
  relevanceScore: item.relevance_score,
}));
// 映射前先校验 index 唯一、范围正确，分数为有限数。

重放实际 results，不调用新接口

输出原始索引、固定 document_id 和分数。这个离线操作不需要 Key，也不产生 API 用量；它验映射而非事实答案。自己的评测还应包含相近候选、空候选、无答案问题和长文，记录实际失败契约。

python3 check-retrieval.py rerank \
  rerank-request.json rerank-response.json knowledge-fixture.json

重排后仍需检查资料能否支持答案

中文 RAG 的收益应在自己的独立评测集比较：候选命中、排序、答案事实、引用和总成本分别记录。当前三候选结果只确认接口与映射有效，不证明更快、更省或适合所有知识库。超时先查调用与用量，不自动重复 POST；只读重排也可能产生实际用量。

• Embedding 可用于召回，Rerank 用于候选排序，Chat 用于组织答案，各自独立配置。
• 重排不能找回完全没进入候选集的资料。
• 把相关原文与来源送到回答模型，要求无依据时明确资料不足。
• 退款答案需保留所有条件，不把最高分直接转成业务批准。

• 先验证中文向量召回
• 把检索、重排与 Chat 分开验收

怎样确认已经完成

• 自己的令牌支持准确重排型号与端点。
• 请求候选与来源数组顺序一致，top_n 不超本次候选数。
• results 原始索引唯一、范围正确，分数有限。
• 排序后引用指向原资料，答案保留事实条件。
• usage 与实扣分开记录，不用分数承诺正确率。

常见问题

资料来源

• apizt Rerank 请求与目录线索
• Cohere 官方 index 与分数说明，非平台兼容保证
• 本次 qwen3-rerank 的实际响应
• 本次接口与来源验收记录