近日，Cohere 发布了最新的搜索模型 Rerank4，具有更大的上下文窗口，帮助 AI 代理更高效地找到所需信息以完成任务。与之前的 Rerank3.5相比，Rerank4的上下文窗口扩展至32K，提升了四倍。

这一扩展的能力使得模型可以处理更长的文档，同时能够同时评估多个段落，捕捉到短窗口无法识别的部分关系。根据 Cohere 的说法，这种扩展能力显著提高了真实文档类型的排名准确性，并增强了检索结果的相关性。

Rerank4分为快速版和专业版两种。快速版适合需要速度与准确性的场景，如电商、编程和客户服务;专业版则针对需要更深层次推理、精准度和分析的任务，如风险模型生成和数据分析。今年，企业搜索的重要性不断上升，尤其是在 AI 代理需要获取更多关于其所在组织的信息和上下文时。Cohere 指出，Rerank4通过优化初始检索结果，显著提升了企业 AI 搜索的准确性。

Rerank4采用跨编码器架构，能够共同处理查询和候选项，捕捉微妙的语义关系，并重新排序结果，以突出最相关的项目。Cohere 对 Rerank4的性能进行了多项基准测试，结果显示其在金融、医疗和制造领域的表现超过了其他竞争对手。此外，Rerank4继续支持多语言，能够理解超过100种语言，并在10种主要商业语言中实现了最先进的检索能力。

Rerank4的另一个亮点是其自学习能力，用户可以根据常见用例自定义模型，而无需额外的标注数据。与大型模型如 GPT-5.2类似，用户可以告知模型他们偏好的内容类型和文档来源。Cohere 还表示，在医疗领域的数据集测试中，Rerank4的自学习能力显著提升了检索质量，展现出强大的竞争力。

划重点:

🌟 Rerank4的上下文窗口扩展至32K，显著提高了检索准确性。  

🚀 提供快速版和专业版，以满足不同场景需求。  

📈 首个自学习的重排序模型，用户可自定义以提升模型性能。