> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://doc.duaer.com/zh/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://doc.duaer.com/zh/build/duaer-rerank.md).

# 用 Duaer Rerank 按相关度排序

在 Duaer 里，Duaer Rerank 按每条数据的文字和一个问题有多相关给数据打分排序，最相关的排在最前，也可以只留前几条。
## 按相关度排序

1. 在节点面板搜索 Duaer Rerank，接到输出多条数据的节点后面，例如搜索结果或商品列表。
2. Query 填问题，例如「在石头路上徒步也不湿脚的鞋」。
3. Text 填每条数据要比较的文字，通常用表达式，例如 {{ $json.description }}。
4. 打开 Model 下拉框选一个重排模型。
5. 点执行此步骤。数据按相关度从高到低输出，原有字段都保留，另多一个 relevanceScore 字段。

## Duaer Rerank 的选项

- Top N：每个问题只留最相关的前 N 条，其余丢掉。不设就全部保留。
- Score Field：放分数的字段名，默认 relevanceScore。

Query 用表达式、每条数据的问题不同时，Duaer Rerank 按问题分组，每组单独排序，一组调用一次。

## Duaer Rerank 能选哪些模型

Model 下拉框列出 Duaer 管理员在「管理 → 模型池」里开启的重排模型，例如 OpenRouter 上的 Cohere Rerank、Voyage Rerank 或 Qwen3 Reranker。

分数只在同一次排序里有比较意义，不同模型的分数范围也不一样，不要拿固定阈值跨模型筛选。

费用按所选模型计入工作流所有者的 AI 积分，见 [Duaer 套餐与积分](/zh/manage-cloud/plans.md)。
## Questions

### Duaer Rerank 和 Duaer Embedding 有什么区别？

Duaer Embedding 把文字变成向量，适合先存起来、以后大范围检索；Duaer Rerank 直接拿问题和一批候选比较打分，适合给已经筛出来的几十上百条结果精排。常见做法是先用向量检索粗筛，再用 Duaer Rerank 排序。

### Duaer Rerank 的下拉框为什么是空的？

Duaer 管理员还没在「管理 → 模型池」里开启重排模型。开启之后，它会出现在 Duaer Rerank 的列表里。

## 相关

- [用 Duaer Embedding 把文字变成向量](https://doc.duaer.com/zh/build/duaer-embedding.md)
- [Duaer 套餐与积分](https://doc.duaer.com/zh/manage-cloud/plans.md)