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# rerank()

`rerank()` 函數結合語意相關性、向量相似度及按位置評分，為向量搜尋結果提供進階重新排序功能。

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

## 使用範例

```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,
})
```

## 參數

**results** (`QueryResult[]`): 要重新排序的向量搜尋結果

**query** (`string`): 用於評估相關性的搜尋查詢文字

**model** (`MastraLanguageModel`): 用於重新排序的語言模型

**options** (`RerankerFunctionOptions`): 重新排序模型的選項

**options.weights** (`WeightConfig`): 不同評分組成部分的權重（總和必須為 1）

**options.weights.semantic** (`number (default: 0.4)`): 語意相關性的權重

**options.weights.vector** (`number (default: 0.4)`): 向量相似度的權重

**options.weights.position** (`number (default: 0.2)`): 按位置評分的權重

**options.queryEmbedding** (`number[]`): 查詢的 embedding

**options.topK** (`number`): 要傳回的最高排名結果數目

rerank 函數接受 Vercel AI SDK 的任何 LanguageModel。使用 Cohere 模型 `rerank-v3.5` 時，函數會自動使用 Cohere 的重新排序功能。

> **備註:** 要讓語意評分在重新排序期間正常運作，每項結果都必須在其 `metadata.text` 欄位中包含文字內容。

## 傳回值

此函數傳回一個由 `RerankResult` 物件組成的陣列：

**result** (`QueryResult`): 原始查詢結果

**score** (`number`): 合併後的重新排序分數（0 至 1）

**details** (`ScoringDetails`): 詳細評分資料

### `ScoringDetails`

**semantic** (`number`): 語意相關性分數（0 至 1）

**vector** (`number`): 向量相似度分數（0 至 1）

**position** (`number`): 按位置計算的分數（0 至 1）

**queryAnalysis** (`object`): 查詢分析詳情

**queryAnalysis.magnitude**: 查詢的量值

**queryAnalysis.dominantFeatures**: 查詢的主要特徵

## 相關內容

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