Rerank 5 リリース：よりシャープな検索、トークン削減。新機能 Context Focus を搭載。
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世界中の業界リーダーや開発者から信頼されています
レスポンス品質の向上から、AIエージェントへの高品質な入力データの提供まで、Rerankはエンタープライズ規模で正確な検索結果のリランキングを実現します。
AIエージェントに、より簡潔で関連性の高いコンテキストを提供し、トレースの肥大化を防ぎながらタスク実行を改善します。
クエリとドキュメントを直接比較し、複雑で不十分なクエリの結果品質を向上させます。
AIに必要な情報だけを送信し、トークンコストとノイズを削減。関連スコア付きのスパンは、ドキュメントスコアとともに同じリランク呼び出しで返され、追加のモデルやパイプラインステップは不要です。テキストの保持量を制御するしきい値を設定したり、ユーザーに結果が一致した理由を表示するためにスパンをハイライトしたりできます。
100以上の言語や、メール、表、JSON、コードなど、視覚的に豊かで半構造化されたフォーマットに対応し、関連性の高い結果を抽出します。
Rerankが、ワークプレイスAIツールであるNorthとCompassにどのように精度をもたらすかご覧ください。
— VP of Engineering, Nebius
Rerank 5 は、Cohere の最新リランキングモデルです。既存のキーワード検索、ベクトル検索、またはハイブリッド検索の後に動作し、再インデックスを必要とせずに、最も関連性の高い結果を最初に表示します。
リランカーは、検索パイプラインの第 2 段階です。第 1 段階の検索で候補を絞り込んだ後、リランカーはクエリと各結果を読み取り、最も関連性の高い結果を最初に表示するよう並べ替えます。
精度が重要な場合は、はい。Rerank 5 はクエリと各結果を一緒に読み取るため、ベクトル検索では見逃してしまう可能性のある数値、日付、否定形などの詳細を捉えることができます。
速度が遅く、コストがかかるためです。LLM で 100 件の結果をランク付けするには、複数の連続した呼び出しが必要です。また、関連性のないトークンを送信すると、コストがかかり、回答の品質が低下する可能性があります。Rerank は 1 回の呼び出しでこの作業を実行します。
Pro は、複雑なクエリと専門的なドキュメントに最適な精度を提供します。Fast は、速度とボリュームに重点を置いており、インタラクティブ検索やエージェントに適しています。それでも、市場の多くの主要代替手段を上回っています。
コンテキスト フォーカスは、Rerank 5 のオプション機能で、同じ呼び出しで各ドキュメントの最も関連性の高い部分を返します。これらの部分のみを LLM に送信することで、トークンを削減し、回答の品質をほとんど低下させることなくコストを削減できます。
Rerank 5 のスコアは、クエリ全体でほぼ同じ意味を持ちます。そのため、1 つの閾値ですべてのクエリに対応できます。このスコアを使用して、関連性の低い一致を排除したり、アシスタントに「わかりません」と返答させたり、別の検索をトリガーしたりできます。
RCP-nDCG@10 は、Cohere が開発した上位 10 件の検索結果をスコアリングする方法で、Rerank 5 と Embed 5 を評価するために使用される指標です。標準的な nDCG は、ベンチマークの正解キーに含まれるドキュメントのみにクレジットを与えます。一方、RCP-nDCG は、すべての結果を同じ関連性基準で評価し、ブラインドな人間による判断で検証されています。
Rerankが検索結果の品質向上、システム負荷の軽減、意味的検索の本番環境へのスケーリングにどのように役立つか、当社のチームにご相談ください。
