Qwen-Ranker

API调用全指南

用Python代码让AI帮你做智能排序，从此告别手动筛选的烦恼

你是不是经常遇到这样的场景：一堆搜索结果需要按相关性排序，或者一堆文档需要智能分类？手动操作既费时又容易出错。

今天就来介绍一个超级好用的工具——Qwen-Ranker

Pro，它能用AI的力量帮你自动完成这些排序任务。

作为一个开发者，我最喜欢的就是直接用代码调用API，简单直接又高效。

接下来就带你一步步学会怎么用Python来调用Qwen-Ranker

Pro的API，让你快速上手这个强大的排序工具。

1.

环境准备：打好基础才能盖高楼

在开始写代码之前，我们需要先把环境准备好。

这就像做饭前要先准备好食材和厨具一样，缺一不可。

首先确保你的Python版本是3.8或以上，这是大多数AI工具的基本要求。

然后安装必要的依赖包：

pip
install
python-dotenv

requests库用来发送HTTP请求，python-dotenv用来管理环境变量，这样就不用把敏感的API密钥硬编码在代码里了。

接下来创建一个项目目录，比如叫做qwen_rank_demo，然后在里面创建两个文件：

qwen_rank_demo/
├──
主代码文件

在.env文件中，我们会存放API的访问密钥和端点地址，这样既安全又方便管理。

2.

获取API凭证：拿到打开大门的钥匙

要使用Qwen-Ranker

Pro的API，你需要先获取访问凭证。

这通常包括：

• API密钥（API

  Key）：你的身份标识

• 端点地址（Endpoint）：API服务的访问地址
• 有时候还需要模型版本号

具体的获取方式取决于你的部署环境。

如果你是在星图GPU平台上部署的，可以在控制台找到这些信息；如果是其他平台，参考相应的文档。

拿到这些信息后，把它们添加到.env文件中：

QWEN_API_KEY=你的API密钥
QWEN_MODEL_VERSION=模型版本号

重要提示：千万不要把.env文件提交到版本控制系统（比如Git）中，记得把它添加到.gitignore里，避免密钥泄露。

3.

World"开始

现在让我们写一个最简单的API调用来测试连接是否正常。

在main.py文件中：

import
import
os.getenv('QWEN_API_KEY')
endpoint
os.getenv('QWEN_ENDPOINT')
model_version
os.getenv('QWEN_MODEL_VERSION',
'default')
"""测试API连接是否正常"""
headers
连接失败，状态码：{response.status_code}")
return
test_connection()

运行这个脚本，如果看到"API连接正常！"的输出，说明你的环境配置正确，可以继续下一步了。

4.

构建排序请求：告诉AI你要排什么

Qwen-Ranker

Pro的核心功能是对文本进行相关性排序。

基本的请求结构需要包含：

• 查询文本（query）：你要搜索或排序的依据
• 待排序的文档列表（documents）：需要被排序的文本集合

让我们创建一个函数来构建这样的请求：

def
documents,
}

这个函数很灵活，你可以根据需要调整top_k参数来控制返回结果的数量。

return_documents设置为True时，API会在响应中包含完整的文档内容，方便直接使用。

5.

发送排序请求：让AI开始工作

现在我们来写发送请求的函数：

def
send_rerank_request(request_data):
"""
requests.exceptions.RequestException
print(f"请求失败：{e}")
hasattr(e,
print(f"错误详情：{e.response.text}")
return
None

这个函数处理了可能的网络错误和API错误，让你能更好地调试问题。

6.

解析排序结果：看懂AI给你的答案

API返回的结果包含丰富的排序信息，我们需要学会如何提取和使用这些信息：

def
parse_rerank_results(api_response):
"""
enumerate(api_response['results'],
1):
results

每个结果包含排名、相关性分数（0-1之间，越高越相关）、原始文档索引和文本内容。

7.

完整示例：实战演练

现在我们把所有部分组合起来，看一个完整的例子：

def
main():
"""完整的排序示例"""
测试连接
print(f"查询：{query}")
for
send_rerank_request(request_data)
response:
print("\n排序结果：")
print("排名
print(f"{result['rank']:2d}
{result['document_text'][:30]}...")
else:
main()

运行这个脚本，你会看到Qwen-Ranker

Pro如何智能地对文档进行相关性排序，把最相关的内容排在前面。

8.

处理常见问题：避开路上的坑

在实际使用中，你可能会遇到一些问题，这里提供一些解决方案：

网络超时问题：有时候API响应比较慢，可以设置超时时间

#
在send_rerank_request函数中添加timeout参数
response
timeout=30)

处理大量文档：如果需要排序的文档很多，可以考虑分批处理

def
batch_rerank(query,
"""分批处理大量文档的排序"""
results
all_documents[i:i+batch_size]
request_data
send_rerank_request(request_data)
batch_response:
results.extend(parse_rerank_results(batch_response))
return
reverse=True)

速率限制：如果遇到API调用频率限制，可以添加简单的延时

import
time
实际应用场景：不止是排序
Qwen-Ranker
Pro的应用场景很广泛，不只是简单的文档排序：
搜索引擎优化：对搜索结果进行智能重排序，提升用户体验
def
search_with_rerank(search_query,
search_results):
"""对搜索引擎结果进行智能重排序"""
documents
build_rerank_request(search_query,
documents)
send_rerank_request(rerank_request)
sorted_results
parse_rerank_results(reranked):
original_index
rank_item['document_index']
sorted_results.append(search_results[original_index])
return
sorted_results
内容推荐：根据用户查询推荐最相关的内容
问答系统：从多个候选答案中找出最准确的回答
10.
Pro的API设计挺简洁的，上手难度不大。
关键是排序效果确实不错，能很好地理解语义相关性，不是简单的关键词匹配。
如果你是第一次接触这类API，建议先从简单的例子开始，慢慢熟悉请求结构和返回格式。
遇到问题多看错误信息，大部分常见问题都能从错误提示中找到解决方案。
实际项目中，记得处理好错误情况和边缘场景，比如网络超时、空结果、无效输入等。
好的错误处理能让你的应用更加健壮可靠。
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