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# rerank()

La fonction `rerank()` fournit des fonctionnalités avancées de reclassement des résultats de recherche vectorielle en combinant la pertinence sémantique, la similarité vectorielle et une notation fondée sur la position.

```typescript
function rerank(
  results: QueryResult[],
  query: string,
  modelConfig: ModelConfig,
  options?: RerankerFunctionOptions,
): Promise<RerankResult[]>
```

## Exemple d’utilisation

```typescript
import { rerank } from '@mastra/rag'

const model = 'openai/gpt-5.6-sol'

const rerankedResults = await rerank(vectorSearchResults, 'How do I deploy to production?', model, {
  weights: {
    semantic: 0.5,
    vector: 0.3,
    position: 0.2,
  },
  topK: 3,
})
```

## Paramètres

**results** (`QueryResult[]`): Résultats de recherche vectorielle à reclasser

**query** (`string`): Texte de la requête de recherche utilisé pour évaluer la pertinence

**model** (`MastraLanguageModel`): Modèle de langage à utiliser pour le reclassement

**options** (`RerankerFunctionOptions`): Options du modèle de reclassement

**options.weights** (`WeightConfig`): Poids des différents composants de notation (leur somme doit être égale à 1)

**options.weights.semantic** (`number (default: 0.4)`): Poids de la pertinence sémantique

**options.weights.vector** (`number (default: 0.4)`): Poids de la similarité vectorielle

**options.weights.position** (`number (default: 0.2)`): Poids de la notation fondée sur la position

**options.queryEmbedding** (`number[]`): Embedding de la requête

**options.topK** (`number`): Nombre de meilleurs résultats à renvoyer

La fonction rerank accepte tout LanguageModel du Vercel AI SDK. Lorsque vous utilisez le modèle Cohere `rerank-v3.5`, elle exploite automatiquement les fonctionnalités de reclassement de Cohere.

> **Remarque:** Pour que la notation sémantique fonctionne correctement pendant le reclassement, chaque résultat doit inclure le contenu textuel dans son champ `metadata.text`.

## Valeur renvoyée

La fonction renvoie un tableau d’objets `RerankResult` :

**result** (`QueryResult`): Résultat d’origine de la requête

**score** (`number`): Score combiné du reclassement (0 à 1)

**details** (`ScoringDetails`): Informations détaillées sur la notation

### `ScoringDetails`

**semantic** (`number`): Score de pertinence sémantique (0 à 1)

**vector** (`number`): Score de similarité vectorielle (0 à 1)

**position** (`number`): Score fondé sur la position (0 à 1)

**queryAnalysis** (`object`): Détails de l’analyse de la requête

**queryAnalysis.magnitude**: Magnitude de la requête

**queryAnalysis.dominantFeatures**: Caractéristiques dominantes de la requête

## Voir aussi

- [createVectorQueryTool](https://mastra.zisheng.pro/fr/reference/tools/vector-query-tool)