Cohere Rerank 3.5

Cohere Rerank 3.5 是业界领先的重排序模型，专门优化搜索结果排序和文档检索。支持多语言，在准确度和速度上达到最佳平衡，是 RAG 应用和搜索系统的首选重排序解决方案。通过先进的语义理解能力，Rerank 3.5 能够显著提升搜索结果的相关性和用户体验。

核心特性

顶级准确度：Cohere Rerank 3.5 的重排序准确度在业界处于领先地位，在 BEIR 基准测试中平均提升 30% 以上的 nDCG 分数。这种卓越的准确度确保用户能够快速找到最相关的信息。

广泛的多语言支持：支持 100 多种语言的重排序，覆盖全球主要语言市场。无论是英语、中文、日语还是小语种，都能提供高质量的语义匹配和排序。

快速推理速度：毫秒级的响应时间确保重排序不会成为系统瓶颈。即使在高并发场景下，也能保持稳定的低延迟表现，提供流畅的用户体验。

长文档处理：支持最多 4096 tokens 的文档输入，能够处理较长的文章、报告和技术文档。这种长文本处理能力使得 Rerank 3.5 适用于各种复杂的文档检索场景。

灵活集成：提供简单易用的 API 接口，只需几行代码即可集成到现有系统中。支持批量处理和流式调用，适应不同的应用需求。

性能优势

BEIR 基准测试领先：在权威的 BEIR 基准测试中，Rerank 3.5 平均提升 30% 以上的 nDCG（归一化折损累积增益）分数。这一显著提升证明了模型在各种检索任务中的卓越表现。

跨语言检索能力：不仅支持单语言检索，还能进行跨语言搜索。用户可以用一种语言查询，检索另一种语言的文档，模型会准确理解语义并给出相关结果。

噪声容忍性强：对低质量文档具有很强的鲁棒性，即使文档中包含拼写错误、格式问题或不完整信息，也能准确识别相关性。这在处理真实世界的非结构化数据时尤为重要。

深度语义理解：采用先进的语义匹配技术，不仅仅是关键词匹配，而是真正理解查询意图和文档内容的语义关系。能够识别同义词、相关概念和隐含关系。

主要应用场景

RAG 系统优化：在检索增强生成（RAG）系统中，Rerank 3.5 可以对初步检索结果进行重排序，确保最相关的文档被送入 LLM 进行生成。这显著提升了 RAG 系统的答案质量和准确性。

搜索引擎增强：为传统搜索引擎提供语义重排序能力，将基于关键词的初步结果按语义相关性重新排序。大幅提升搜索结果质量，减少用户查找时间。

个性化推荐：在推荐系统中，根据用户查询或偏好对候选内容进行重排序，实现更精准的个性化推荐。提升用户满意度和内容消费率。

智能问答系统：在问答系统中，对候选答案或相关文档进行精准排序，确保最佳答案排在前面。提高问答系统的准确率和用户体验。

企业知识库搜索：为企业内部知识库提供智能搜索能力，帮助员工快速找到所需信息。支持跨部门、跨语言的知识检索。

定价方案

免费试用：提供 1000 次免费 API 调用，让开发者可以充分测试和评估模型性能。无需信用卡即可开始试用。

生产环境（Production）：$2/1000 次调用的按需付费模式，适合中小规模应用。价格透明，按实际使用量计费，无隐藏费用。

企业方案（Enterprise）：为大规模应用提供定制化方案，包括批量折扣、专属支持、SLA 保障和私有部署选项。

使用方式

Cohere Rerank 3.5 提供简洁的 Python API，只需几行代码即可集成：

import cohere
co = cohere.Client('your-api-key')

results = co.rerank(
    query="什么是机器学习?",
    documents=docs,
    top_n=10,
    model="rerank-3.5"
)

API 支持批量处理多个文档，自动返回按相关性排序的结果。每个结果包含相关性分数，方便进一步处理和过滤。

应用价值

Cohere Rerank 3.5 以业界领先的准确度和广泛的多语言支持，成为重排序领域的标杆产品。在 RAG 系统中，它能够显著提升检索质量，确保最相关的文档被用于生成答案。在搜索引擎中，它能够将传统的关键词搜索提升到语义搜索的水平。

快速的推理速度（毫秒级响应）和简单的集成方式使其成为 RAG 和搜索应用的理想选择。无论是初创公司的原型开发，还是大型企业的生产系统，Rerank 3.5 都能提供可靠、高效的重排序能力，帮助用户快速找到最相关的信息。