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
python
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
json
{
"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
}
]
}