LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)
ينتج LiquidAI LFM2.5-Embedding-350M متجهًا واحدًا ذا 1024 بُعدًا لكل نص، للاسترجاع متعدد اللغات والاسترجاع بين اللغات. يستهدف 11 لغة ومدخلات قصيرة من 512 رمزًا، مع بادئات مختلفة للاستعلامات والمستندات.
عن النموذج
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
LFM2.5-Embedding-350M هو مُرمِّز مزدوج كثيف (bi-encoder) من LiquidAI للاسترجاع متعدد اللغات وعبر اللغات. ينتج متجهًا واحدًا ذا 1024 بُعدًا لكل نص، ويستهدف البحث بسياق قصير عبر إحدى عشرة لغة. تستخدم عائلة النموذج المسماة 350M تكييفًا ثنائي الاتجاه من LFM2.5-350M-Base؛ ويذكر جدول النموذج التفصيلي نحو 354 مليون معلمة لهذا الإصدار من التضمين.
تمثيل استرجاع ثنائي الاتجاه
تكيّف الشركة البنية الأساسية بحيث يستطيع الانتباه والالتفافات المحلية استخدام السياق على جانبَي الرمز. يحوّل التجميع بأسلوب CLS النص المعالَج إلى متجه كثيف واحد. يصف جدول النموذج سبع عشرة طبقة: عشر كتل التفاف وست كتل انتباه ومرحلة تجميع. هذا مُرمِّز استرجاع بإعداده وإخراجه الخاصين، وليس مهمة توليد النص في النموذج الأساسي.
يحتفظ LFM2.5-ColBERT-350M ذو الاسم المنفصل بمتجهات لكل رمز للتفاعل المتأخر. ويتطلب هذا التمثيل فهرسًا وطريقة مقارنة مختلفين. يقدّم نموذج Embedding هنا متجهًا واحدًا لكل مستند أو استعلام، مع تشابه جيب التمام كطريقة مقارنة موثّقة.
استخدم الموجّهات غير المتماثلة الصحيحة
جهّز استعلامات البحث بالبادئة “query:” والمقاطع المصدرية بالبادئة “document:”. تخزّن الشركة هذه الموجّهات في إعداداتها، ويطبّق مسارها المرجعي اسم الموجّه المطابق. وهي توصي تحديدًا باستخدام الدور المقابل لكل جانب، لأن النموذج دُرّب بهذه البادئات. تختلف بادئة المستند هذه عن اصطلاح “passage:” في نماذج E5.
يمكن لمجموعة عملية للبحث عن المنتجات حفظ أوصاف باللغات المدعومة. جهّز عبارة بحث المستخدم كاستعلام، وكل وصف منتج كمستند. خزّن النص الأصلي ومعرّف المنتج ولغته مع المتجه، لتتمكن نتيجة البحث من إعادة السجل المقابل. ولمجموعة دعم، احتفظ بالسياسة أو التعليمة المرتبطة بالسؤال، بدلًا من استبدالها بتسمية قصيرة غير مرتبطة.
اللغات وحجم المقاطع
مجموعة اللغات الموثّقة هي الإنجليزية والإسبانية والألمانية والفرنسية والإيطالية والبرتغالية والعربية والسويدية والنرويجية واليابانية والكورية. تستهدف الشركة صراحةً الاسترجاع داخل اللغة وعبر حدود اللغات. جهّز أسئلة حقيقية من الجمهور المقصود وافحص نص المستند المُرجع بتلك اللغات.
مواصفة طول المستند هي 512 رمزًا. قسّم المصدر الطويل إلى مقاطع مترابطة تحافظ على العنوان والتعريفات والشروط اللازمة لنتيجة مسترجعة. تنتمي بادئة الدور والسياق المضاف إلى الإدخال المجهّز. وتُعد إجابة سؤال شائع أو شرح منتج أو قسم مركّز من مستند تقني وحدةً أنسب من دليل كامل زائد الحجم.
التدريب والمطابقة
يصف المنتج ثلاث مراحل تدريب: تدريبًا مسبقًا تباينيًا بالإنجليزية، وتقطيرًا متعدد اللغات وعابرًا للغات، ثم ضبطًا دقيقًا بأمثلة سلبية صعبة مستخرجة بالتنقيب. يستهدف النموذج الناتج كتالوجات المنتجات ومجموعات الأسئلة الشائعة والدعم والبحث في الملفات أو الملاحظات واسترجاع المعرفة المؤسسية. هذه مهام للتمثيلات النصية، وليست ادعاءات عن نشر تطبيق معين.
يطبّع مثال المنتج متجهات الاستعلام والمستند، ويرتّبها باستخدام الجداء النقطي، المكافئ لتشابه جيب التمام. احسب تمثيلات المجموعة مسبقًا عند إعداد المادة المصدرية، ثم ضمّن استعلام بحث وأعد المستندات المرشحة مع نصوصها ومعرّفاتها. احتفظ بالنموذج المختار واصطلاح الأدوار مع الفهرس، حتى تستخدم المقارنة العددية تمثيلات متوافقة.
النتيجة المفيدة فهرس بحث كثيف مدمج، أو متجه استعلام يسترجع مادة مصدرية عبر مجموعة اللغات الموثّقة. يبقى إصدار LFM2.5 Embedding المحدد هذا منفصلًا عن نظيره ColBERT ومسترجعات LFM2 الأقدم والتنفيذات المكمّمة خارجيًا. نص المقطع المختار هو الدليل الذي يستخدمه القارئ أو مرحلة إجابة RAG لاحقة.
Ailoot Ultra · التضمينات POST /v1/embeddings liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free
liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free
liquid/lfm-2.5-embedding-350m:freeالبداية
ينتج LiquidAI LFM2.5-Embedding-350M متجهًا واحدًا ذا 1024 بُعدًا لكل نص، للاسترجاع متعدد اللغات والاسترجاع بين اللغات. يستهدف 11 لغة ومدخلات قصيرة من 512 رمزًا، مع بادئات مختلفة للاستعلامات والمستندات.
- المدخلات المقبولة
- النص · token_ids
- النتائج
- embedding
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · التضمينات POST /v1/embeddings
- الإدخال
text,token_ids- الإخراج
embedding- السياق
- 512 tokens
- صيغة الإخراج
- json
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free | القيمة الافتراضية— |
الحقلinput | النوعstring|string[]|integer[]|integer[][] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 الشروط: دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة. سعة الإدخال: الحد الأقصى: 512 · وحدة النص: بايتات UTF8 · وحدة الرموز: عناصر مصفوفة الرموز | القيمة الافتراضية— |
الحقلencoding_format | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود float | القيمة الافتراضيةfloat |
الحقلdimensions | النوعinteger | المتطلبغير مدعوم | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلuser | النوعjson_value | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج. | القيمة الافتراضية— |
الحقلsession_id | النوعjson_value | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج. | القيمة الافتراضية— |
الحقلtrace | النوعjson_value | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج. | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تم رفض provider.options | القيمة الافتراضية— |
تركيبات مواد الإدخال
text_to_embedding
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, input |
المعلمةinput_shapes | المواصفاتstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
المعلمةencoding_format | المواصفاتfloat |
المعلمةdimensions_override | المواصفاتfalse |
المعلمةmax_input_budget_units | المواصفات512 |
المعلمةmultimodal_objects | المواصفاتfalse |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext, token_ids |
دورة الحياة: synchronous_json
احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.
اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد.
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · التضمينات
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free", "input": ["First document", "Second document"]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · التضمينات
json
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين.
حقول الاستجابة
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلobject | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلdata[].index | النوعinteger |
الحقلdata[].embedding | النوعfinite float[] |
الحقلusage | النوعobject |
الأخطاء والخطوات التالية
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
FAQ · LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)
- ما المدخلات والنتائج المتاحة؟
POST /v1/embeddings·liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free:text,token_ids→embedding- ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟
POST /v1/embeddings·liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free:model,input,encoding_format,provider- ما الحدود المطبقة؟
POST /v1/embeddings·liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free:ctx:512;input.budget.maximum:512(بايتات UTF8);input.min_items:1