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title: "Rerank - 重排序 - OB Cloud 云数据库 master | OceanBase 文档中心"
description: "Rerank - 重排序 功能说明 重排序接口,兼容文本与多模态请求。该接口接收一个查询(query)和一组文档(documents),根据查询与文档的相关性对文档进行重新排序,并返回排序后的结果。 调用说明 接口约束 调用者需要拥有 API Key,详情请参见 管理 AI API Key 。 请求路径 POST {…"
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文档反馈![](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*qbZXRo_94ZEAAAAAAAAAAAAADiGDAQ/original) OB Cloud 云数据库

# Rerank - 重排序

更新时间：2026-05-28 13:56:27

## 功能说明

重排序接口,兼容文本与多模态请求。该接口接收一个查询(query)和一组文档(documents),根据查询与文档的相关性对文档进行重新排序,并返回排序后的结果。

## 调用说明

### 接口约束

- 调用者需要拥有 API Key,详情请参见 [管理 AI API Key](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-cloud-1000000005766992)。

### 请求路径

`POST {BASE_URL}/api/v1/rerank`

### 请求头

| 名称 | 是否必选 | 示例值 | 描述 |
| --- | --- | --- | --- |
| Authorization | 是 | Bearer {token} | 鉴权信息 |
| Content-Type | 否 | application/json | 请求体格式 |

## 请求参数

### Path 参数

此接口无 Path 参数。

### Query 参数

此接口无 Query 参数。

### Body 参数

| 名称 | 类型 | 是否必填 | 示例值 | 描述 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| model | string | 是 | bge-reranker-v2-m3 | 用于重排序的模型名称 |
| query | string | 是 | 什么是人工智能? | 查询文本 |
| documents | array | 是 | ["文档1内容", "文档2内容"] | 待排序的文档列表 |
| input | object | 否 | - | 输入对象(多模态请求时使用) |
| top_n | integer | 否 | 5 | 返回最相关的 top_n 个结果,默认返回全部 |
| return_documents | boolean | 否 | false | 是否在返回结果中包含原始文档内容 |
| parameters | object | 否 | - | 模型特定的参数配置 |

## 返回结果

### 返回参数

| 名称 | 类型 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| success | boolean | 请求是否成功 |
| code | string | 返回码 |
| message | string | 返回信息 |
| data | object | 业务返回数据 |

### data 字段说明

| 名称 | 类型 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| results | array | 重排序后的结果列表,每个元素包含文档索引和相关性得分等信息 |

## 请求示例

```bash
curl --request POST '{BASE_URL}/api/v1/rerank' \
  --header 'Authorization: Bearer {token}' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "bge-reranker-v2-m3",
    "query": "什么是人工智能?",
    "documents": ["人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。", "机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。"],
    "top_n": 2,
    "return_documents": false
  }'

```

## 返回示例

```json
{
  "success": true,
  "code": "200",
  "message": "successful",
  "data": {
    "results": [
      {
        "index": 0,
        "relevance_score": 0.95
      },
      {
        "index": 1,
        "relevance_score": 0.82
      }
    ]
  }
}

```

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