用途：该技能用于在嵌入/向量检索之后，对召回的候选文档进行重排序（rerank），以提升最终结果的相关性排序质量，适用于混合检索与 top-k 精排场景。
主要能力：支持阿里云百炼（Model Studio）的重排序模型，可在查询与文档语言不同时优先选用多语言重排序模型。
可用模型名称（须使用以下精确字符串之一）：gte-rerank-v2、gte-rerank、gte-multilingual-rerank、qwen3-reranker-8b、qwen3-reranker-4b、qwen3-reranker-0.6b。
使用方式：先执行校验命令，创建输出目录并编译脚本： mkdir -p output/aliyun-qwen-rerank python -m py_compile skills/ai/search/aliyun-qwen-rerank/scripts/prepare_rerank_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-qwen-rerank/validate.txt 通过标准：命令退出码为 0，且生成 output/aliyun-qwen-rerank/validate.txt。
快速开始：
python skills/ai/search/aliyun-qwen-rerank/scripts/prepare_rerank_request.py
--query "cloud vector database"
--output output/aliyun-qwen-rerank/request.json
适用场景：向量检索后的结果重排、混合检索、多语言检索精排。
限制：资料未提供收费、价格、平台细节、效果指标及更多参数说明；使用时应遵循上述模型名称与命令，具体 API 配置与鉴权信息暂未提供。