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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.lemondata.cc/llms.txt

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Reordena documentos utilizando modelos de similitud semántica. Útil para mejorar los resultados de búsqueda y las aplicaciones RAG.

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Request Body

Tiempo de espera de solicitudes síncronas: este endpoint no-chat espera a que el modelo enrutado termine. Entradas grandes, audio largo o lotes grandes pueden superar los valores predeterminados habituales de 30s del cliente, así que configura el timeout de tu cliente HTTP en al menos 120s.
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model
string
requerido
ID del modelo de reranker a utilizar (por ejemplo, BAAI/bge-reranker-v2-m3, qwen3-rerank).
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query
string
requerido
La consulta con la que se clasificarán los documentos. Longitud máxima: 32,000 caracteres.
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documents
array
requerido
Lista de documentos (cadenas de texto) a reordenar. Límites: hasta 1,000 documentos, cada documento hasta 100,000 caracteres y como máximo 2,000,000 caracteres de documentos en total.
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top_n
integer
Número de mejores resultados a devolver. Por defecto se devuelven todos los documentos. Debe ser al menos 1 y no puede superar documents.length. LemonData no tiene actualmente un límite duro inferior específico de proveedor bajo gobierno; si un proveedor publica uno más adelante, deberá añadirse primero a la truth de request-shape de rerank antes de documentarlo o aplicarlo.
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return_documents
boolean
predeterminado:"false"
Indica si se debe incluir el texto original del documento en la respuesta.

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Response

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results
array
Lista clasificada de documentos con puntuaciones.Cada resultado contiene:
  • index (integer): Índice original del documento
  • relevance_score (number): Puntuación de relevancia (0-1)
  • document (string): Texto original (si return_documents=true)
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model
string
El modelo utilizado para el reordenamiento.
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usage
object
Estadísticas de uso de tokens.
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/rerank" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
    "query": "What is machine learning?",
    "documents": [
      "Machine learning is a subset of AI",
      "The weather is nice today",
      "Deep learning uses neural networks"
    ],
    "top_n": 2,
    "return_documents": true
  }'

{
  "results": [
    {
      "index": 0,
      "relevance_score": 0.95,
      "document": "Machine learning is a subset of AI"
    },
    {
      "index": 2,
      "relevance_score": 0.82,
      "document": "Deep learning uses neural networks"
    }
  ],
  "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 45,
    "total_tokens": 45
  }
}