import requests
import json
system_prompt = """ 依据Query对Tag进行关联性排序，每个Tag包含id、tag_nm(标签名称)、remark(标签描述)三个字段,输出排序后的Tag列表，关联性越高，排序越靠前，输出tag信息中只包含id即可 """
query = """职业:电动机加工制造,投向:电动机加工制造,用途:电动机加工制造"""
# 20260507002 中药饮片加工
# 20260200007 海洋鱼糜制品及水产品干腌制加工
# 20260507025 工业控制计算机及系统制造
# 20260200079 海洋化工产品制造
# 20260507013 电子工业专用设备制造
# 20260200078 海洋水产品深加工
# 20260200063 海洋渔业和水产品加工设备制造
# 20260507014 光纤、光缆及锂离子电池制造
# 20260507022 计算机整机制造
# 20260507106 电子专用设备制造
# 20260507117 电气设备制造
# 20260507022 计算机整机制造
# 20260507114 专用设备制造
# 20260507113 通用设备制造
# 20260507116 汽车与轨道设备制造
# 20260507013 电子工业专用设备制造
# 20260507106 电子专用设备制造
# 20260507119 其他装备制造
# 20260507016 广播电视设备制造
# 20260507102 计算机制造
tag_infos = [
    {
        "id": "20260507002",
        "tag_nm":"中药饮片加工",
        "remark":"中药饮片加工"
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    {
        "id": "20260200007",
        "tag_nm":"海洋鱼浆制品及水产品干腌制加工",
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    {
        "id": "20260507025",
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        "tag_nm":"海洋渔业和水产品加工设备制造",
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        "tag_nm":"光纤、光缆及锂离子电池制造",
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        "id": "20260507022",
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        "id": "20260507114",
        "tag_nm":"专用设备制造",
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        "id": "20260507013",
        "tag_nm":"电子工业专用设备制造",
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        "tag_nm":"计算机制造",
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    }
]
    
tags = [f"<Tag>:{json.dumps(tag,ensure_ascii=False)}>" for tag in tag_infos]
response = requests.post(
    "http://10.192.72.12:18088/rerank",
    json={
        "model": "qwen3-reranker-4b-awq-int4",
        "query": """
        <|im_start|>system
        {system_prompt}
        <|im_end|>
        <|im_start|>user
        <Query>: {query}
        <|im_end|>
        """,
        "documents": tags,
        "top_n": 5
    }
)
print(response.json()["results"])