Embeddings
MarkdownІздеу, RAG және кластерлеу үшін мәтіннің векторлық көріністері.
Толық нұсқаулық
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": ["Бірінші құжат", "Екінші құжат"]}' emb = client.embeddings.create(
model="nvidia/nemotron-3-embed-1b",
input=["Бірінші құжат", "Екінші құжат"],
)
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 }
}Авторизация
- Authorizationheaderміндетті
Кілт мына пішімде
Bearer sk-…. Сондай-ақ мына тақырыптар жарайды:x-api-keyнемесеx-goog-api-key.
Сұрау денесі
- modelstringміндетті
Эмбеддинг моделі:
nvidia/nemotron-3-embed-1b,nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2. - inputstring | arrayміндетті
Жол немесе жолдар массиві. Бір кірістің ұзындығы модель контекстімен шектеледі (NVIDIA модельдерінде — 4096 токен).
- encoding_formatstringміндетті емес
float(әдепкіде) немесеbase64— модель қолдаса.
Жауап
- data[].embeddingarray
Әр кіріске арналған сандар векторы, кірістердің ретімен.
- usageobject
Кіріс токендерінің саны. Эмбеддинг шығысына ақы алынбайды.
Сұрақтарыңыз қалды ма? Request ID мен сипаттаманы жіберіңіз — мәселені анықтауға көмектесеміз.Қолдау қызметіне жазу