Embeddings
Markdownייצוגים וקטוריים של טקסט לחיפוש, ל-RAG וליצירת אשכולות.
המדריך המלא
POST
https://api.ailoot.ai/v1/embeddingscurl https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b", "input": ["המסמך הראשון", "המסמך השני"]}' emb = client.embeddings.create(
model="nvidia/nemotron-3-embed-1b",
input=["המסמך הראשון", "המסמך השני"],
)
vectors = [d.embedding for d in emb.data]{
"object": "list",
"data": [
{ "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0123, -0.0456, 0.0789, …] },
{ "object": "embedding", "index": 1, "embedding": [-0.0321, 0.0654, 0.0987, …] }
],
"model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
"usage": { "prompt_tokens": 8, "total_tokens": 8 }
}אימות
- Authorizationheaderחובה
המפתח בפורמט
Bearer sk-…. אפשר להשתמש גם בכותרותx-api-keyאוx-goog-api-key.
גוף הבקשה
- modelstringחובה
מודל לייצוגים וקטוריים:
nvidia/nemotron-3-embed-1b,nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2. - inputstring | arrayחובה
מחרוזת או מערך מחרוזות. אורך כל קלט מוגבל לחלון ההקשר של המודל (במודלי NVIDIA — 4096 טוקנים).
- encoding_formatstringרשות
float(ברירת המחדל) אוbase64— אם המודל תומך בכך.
תשובה
- data[].embeddingarray
וקטור מספרים לכל קלט, באותו סדר.
- usageobject
מספר טוקני הקלט. פלט של ייצוגים וקטוריים אינו מחויב.
נשארו שאלות? שלחו Request ID ותיאור — נעזור לברר.פנייה לתמיכה