Embeddings
MarkdownVektorske predstavitve besedila za iskanje, RAG in gručenje.
Celoten vodnik
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": ["Prvi dokument", "Drugi dokument"]}' emb = client.embeddings.create(
model="nvidia/nemotron-3-embed-1b",
input=["Prvi dokument", "Drugi dokument"],
)
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 }
}Avtentikacija
- Authorizationheaderobvezno
Ključ v obliki
Bearer sk-…. Uporabite lahko tudi glavix-api-keyalix-goog-api-key.
Telo zahteve
- modelstringobvezno
Model za vektorske predstavitve:
nvidia/nemotron-3-embed-1b,nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2. - inputstring | arrayobvezno
Niz ali polje nizov. Dolžino posameznega vhoda omejuje kontekst modela (pri modelih NVIDIA – 4096 žetonov).
- encoding_formatstringneobvezno
float(privzeto) alibase64– če model podpira ta format.
Odgovor
- data[].embeddingarray
Vektor števil za vsak vhod, v enakem vrstnem redu.
- usageobject
Število vhodnih žetonov. Izhod pri vektorskih predstavitvah se ne zaračunava.
Imate še vprašanja? Pošljite Request ID in opis – pomagali vam bomo razjasniti težavo.Pišite podpori