regflow设置rerank模型
时间: 2025-05-04 22:40:59 浏览: 335
### 如何在 RAGFlow 中配置和使用重排序 (rerank) 模型
要在 RAGFlow 中设置并使用重排序模型,需遵循以下方法:
#### 1. **访问 Model Providers 页面**
进入 RAGFlow 平台后,通过单击页面右上角的徽标导航至“模型提供商”页面。在此处可以管理所有可用的模型及其 API 密钥配置 [^1]。
#### 2. **添加 rerank 模型**
在“模型提供商”页面中,找到支持重排序功能的模型选项。点击“添加模型”,输入相应的 API Key 和基础 URL 地址。对于基础 URL 的填写,请移除默认路径中的 `/chat/completions` 部分后再提交 [^3]。
#### 3. **验证系统环境**
如果遇到模型加载缓慢或者无法正常工作的情况,则需要确认当前设备硬件条件是否达到最低标准;同时也可以考虑减少部分高级特性启用数量来提升效率 [^2]。
#### 4. **调用 rerank 接口**
完成上述步骤之后,在实际应用过程中可以通过编程方式调用已集成好的 rerank 功能模块。下面是一个简单的 Python 脚本示例用于演示如何请求数据并通过指定算法重新排列检索结果顺序:
```python
import requests
def call_rerank_api(query, documents):
url = "http://your-base-url/rerank"
payload = {
'query': query,
'documents': documents
}
headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.json()['results']
else:
raise Exception(f"Error calling rerank api: {response.text}")
# Example usage of the function
if __name__ == "__main__":
sample_query = "What is machine learning?"
document_list = [
{"text": "Machine learning involves algorithms that improve automatically through experience."},
{"text": "Deep neural networks are a subset of ML techniques."}
]
ranked_results = call_rerank_api(sample_query, document_list)
print(ranked_results)
```
此脚本定义了一个 `call_rerank_api()` 函数,它接受查询字符串以及文档列表作为参数,并返回经过重排序后的结果集。
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