CoreRouter API 文档Rerank 重排接入
Rerank 用于把一批候选文档按用户查询重新排序，常见于 RAG、搜索、知识库问答和推荐场景。
接口信息
| 配置项 | 填写内容 |
|---|---|
| Endpoint | https://api.corerouter.tech/v1/rerank |
| Header | Authorization: Bearer sk-... |
| 必填字段 | model、query、documents |
| 返回字段 | results，每项通常包含 index、relevance_score，可选 document |
| 模型要求 | 控制台中支持 Rerank 的 Model ID |
最小请求
bash
export COREROUTER_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
curl https://api.corerouter.tech/v1/rerank \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $COREROUTER_API_KEY" \
-d '{
"model": "rerank-model-id",
"query": "如何配置 API Key？",
"documents": [
"在控制台创建 API Key，并通过 Authorization Header 发送。",
"图片生成需要选择图片模型。",
"Base URL 通常填写 https://api.corerouter.tech/v1。"
],
"top_n": 2,
"return_documents": true
}'
字段说明
| 字段 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|
model | 是 | 控制台中的 Rerank 模型 ID。 |
query | 是 | 用户查询或检索问题。 |
documents | 是 | 候选文档数组，可以是字符串，也可以是模型/渠道支持的文档对象。 |
top_n | 否 | 只返回前 N 个结果。 |
return_documents | 否 | 是否在结果里返回原文档。 |
max_chunk_per_doc | 否 | 长文档切块相关参数，是否生效取决于渠道。 |
overlap_tokens | 否 | 长文档切块重叠 token 数，是否生效取决于渠道。 |
返回示例
json
{
"results": [
{
"index": 0,
"relevance_score": 0.93,
"document": "在控制台创建 API Key，并通过 Authorization Header 发送。"
},
{
"index": 2,
"relevance_score": 0.81,
"document": "Base URL 通常填写 https://api.corerouter.tech/v1。"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"total_tokens": 123
}
}
RAG 推荐流程
- 使用 Embeddings 从向量库召回 20 到 100 条候选文档。
- 用 Rerank 按用户问题重排候选文档。
- 取前 3 到 10 条作为 Chat Completions 或 Responses 的上下文。
- 最终回答时保留引用来源，方便用户核对。
常见问题
query is empty：请求体缺少query或值为空。documents is empty：请求体缺少documents，或数组为空。model not found：不要使用聊天模型 ID，请使用支持 Rerank 的模型。- 分数看起来不稳定：检查候选文档是否太长、是否包含无关内容，以及 Embeddings 召回质量。