Reranker Cohere 노드를 사용하면 벡터 스토어¹에서 가져온 결과 청크를 재순위화²할 수 있습니다. 이 노드는 벡터 스토어에 연결하여 사용할 수 있습니다.

리랭커는 주어진 쿼리에 대해 벡터 스토어에서 검색된 문서 목록을 관련성이 높은 순서대로 다시 정렬합니다.

이 페이지에서는 Reranker Cohere 노드의 노드 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다.

노드 파라미터#

모델#

사용할 재순위화 모델을 선택합니다. 사용 가능한 모델에 대한 자세한 내용은 Cohere의 모델 문서에서 확인할 수 있습니다.

템플릿 및 예제#

Reranker Cohere 통합 템플릿 찾아보기 또는 모든 템플릿 검색하기

관련 리소스#

Footnotes

1. 벡터 스토어(또는 벡터 데이터베이스)는 정보의 수학적 표현을 저장합니다. 임베딩 및 리트리버와 함께 사용하여 AI가 질문에 답변할 때 참조할 수 있는 데이터베이스를 만듭니다. ↩

2. 재순위화는 후보 문서 목록의 순서를 개선하여 검색 결과의 관련성을 높이는 기법입니다. 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)을 비롯한 여러 애플리케이션에서 생성 작업이나 후속 작업에 가장 관련성 높은 정보를 우선시하기 위해 재순위화를 사용합니다. ↩