102のヘルスケア情報源 + 1,000万件のPubMed論文で学習:
アプリがエンベディングまたはBM25を使用して100件の文書を取得
Persly Rerankがクエリ-文書ペアを共同で分析（エンベディングのように独立ではなく）
0-1のスコアで上位top_k件の最も関連性の高い文書を返却
エンベディング（別々にエンコード）とは異なり、クロスアテンションはクエリ+文書を一緒にエンコードし、きめ細かい意味関係を捉えます。これは複雑な用語を含む医療クエリに不可欠です。
curl https://api.persly.ai/v1/rerank \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "What are the side effects of metformin for diabetes?",
"documents": [
"Metformin is a first-line medication for type 2 diabetes...",
"Common side effects include nausea, diarrhea, and stomach upset...",
"SGLT2 inhibitors are an alternative class of diabetes medications..."
],
"top_k": 6
}'| モデル | NDCG@10 | Recall@10 | レイテンシ (p95) |
|---|---|---|---|
| Persly Rerank | 0.68 | 91% | 185ms |
| Cohere Rerank 4 | 0.63 | 86% | 195ms |
| Jina Reranker v3 | 0.61 | 84% | 210ms |
| Vertex AI Ranking | 0.59 | 79% | 240ms |
* ヘルスケアQAデータセットでの内部テスト結果。詳細な方法論とデータセットについてはお問い合わせください。
精密な文書選択でRAG精度を40%以上向上
BM25/エンベディング結果をリランキングして最大関連性を確保
医療質問に回答する正確な段落を検索
特定のトピックへの関連性で医療文書を分類
速度より精度が重要な場合、エンベディングの後にRerankを使用してください。NDCG@10を約15%向上させますが、約50msのレイテンシが追加されます。
リクエストあたり最大1,000件。最高のパフォーマンスを得るには、初期検索から上位100-200件をリランキングしてください。
はい。100以上の言語に対応し、クロスリンガルマッチング（例：韓国語クエリ→英語文書）が可能です。
スコアは0から1の範囲で、文書がクエリに関連する確率を表します。高いほど良いです。
ヘルスケアAPIがどのようにお役に立てるかご相談ください