Source: https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/
Language: ar

# Llama Nemotron Embed VL 1B v2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/facts.json)

## [Llama Nemotron Embed VL 1B v2](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/)

ينشئ Llama Nemotron Embed VL v2 متجهات للبحث الدلالي في المستندات. يعرض كتالوج Ailoot الحالي إدخالًا نصيًا للأسئلة والمواد.

- [**Ailoot · التضمينات** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/#method-0)
- [**Ailoot · التضمينات** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/#method-1)
- [**Ailoot · التضمينات** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/#method-2)

عن النموذج

يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.

#### إيجاد الصفحة المطلوبة من السؤال

طورت NVIDIA نموذج Llama Nemotron Embed VL 1B v2 للبحث عن مواد تساعد على الإجابة عن سؤال. يُقدم السؤال نصيًا. يعرض كتالوج Ailoot الحالي إدخالًا نصيًا للنموذج: يُرمز السؤال والمادة كنص. يصف المصنّع أيضًا المستند بصورة صفحة أو صورة مع نص مستخرج. تحتاج هذه الأوضاع البصرية طريقة منفصلة بدعم الصور. عند الإدخال المناسب يمثل النموذج الجداول والرسوم والإنفوغرافيك في فضاء متجهات مشترك.

يناسب ذلك مساعدي الأسئلة والأجوبة على مجموعة مستندات كبيرة ومراجع داخلية ومواد بحثية. نتيجة الترميز متجه عددي. يمكن تقديم الصفحة أو الجزء المكتشف إلى نموذج يكوّن الإجابة؛ وينفذ Embed VL نفسه مرحلة البحث عن السياق.

#### أشكال المستند لدى المصنّع

- مستند نصي: قسم منفصل أو جزء أو نص صفحة متعرف عليه بالفعل.
- صورة: صفحة كاملة بنصها وجداولها وعناصرها الرسومية.
- صورة مع نص: يُجمع مظهر الصفحة ومحتواها النصي في تمثيل واحد.

يُرمز السؤال والمستند مستقلين. لذا يمكن معالجة المجموعة مسبقًا وحفظ المتجهات مع الصفحات الأصلية، وحساب متجه السؤال فقط عند سؤال جديد. يساعد تشابه المتجهات على اختيار المواد بمعناها. تختلف أدوار السؤال والمستند النصية، ومن المهم الاحتفاظ بذلك عند تحضير البيانات.

#### حجم التمثيل وطول الإدخال

يُحول كل إدخال إلى متجه واحد ببعد حتى 2048 عددًا. تُستخدم ميزانية 8192 توكنًا في الوضع النصي. تصف طريقة المصنّع البصرية التي تجمع الصورة والنص ميزانية مشتركة 10240 توكنًا تشمل الجزأين؛ وهذا ليس حد طريقة Ailoot النصية. تُقسم الصورة إلى أجزاء: تسمح الإعدادات الموصوفة حتى ستة أجزاء ونسخة مصغرة للصفحة كلها، بما مجموعه نحو 1792 توكنًا بصريًا. يجب تقسيم النصوص الطويلة أو اختصارها.

يستند الجزء اللغوي إلى Llama 3.2 1B، والبصري إلى SigLIP2. يُجمعان في مشفّر يحسب متوسط تمثيلات توكنات الإدخال ويخرج متجهًا واحدًا. يقرب التدريب التقابلي السؤال من الصفحة المناسبة ويبعده عن المواد غير ذات الصلة. يظل البحث احتماليًا: لا يضمن قرب المتجهات احتواء الجزء المختار على إجابة صحيحة.

**Ailoot · التضمينات** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`

معرّف النموذج ID

- `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`
- `nemotron-embed-vl`
- `nemotron-embed-vl-latest`

### البداية

ينشئ Llama Nemotron Embed VL v2 متجهات للبحث الدلالي في المستندات. يعرض كتالوج Ailoot الحالي إدخالًا نصيًا للأسئلة والمواد.

المدخلات المقبولة

النص

النتائج

embedding

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

**Ailoot · التضمينات** `POST /v1/embeddings`

الإدخال

`text`

الإخراج

`embedding`

السياق

⁦4,096⁩ tokens

صيغة الإخراج

json

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`input` | النوع`string\|string[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ الشروط: يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة. | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`input_type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود query, passage | القيمة الافتراضيةquery |
| الحقل`encoding_format` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود float, base64 | القيمة الافتراضيةfloat |
| الحقل`truncate` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود NONE, START, END | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`dimensions` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`user` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |

تركيبات مواد الإدخال

**text\_to\_embedding**

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, input |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |

دورة الحياة: `exact retained published method`

بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.

### الباقات

#### تعرفات طرائق Ailoot

الإدخال

⁦‏0.0001 US$⁩ */ 1K*

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 →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot · التضمينات

مثال للتضمينات

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2", "input": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]=[text]
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
```

### استلام النتائج وحفظها

#### Ailoot · التضمينات

json

##### الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.

##### عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين.

حقول الاستجابة

| الحقل | النوع |
| --- | --- |
| الحقل`data[].index` | النوعinteger |
| الحقل`data[].embedding` | النوعfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| الحقل`model` | النوعstring |
| الحقل`usage` | 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** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

**Ailoot · التضمينات** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl`

[`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nemotron-embed-vl`

معرّف النموذج ID

- `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`
- `nemotron-embed-vl`
- `nemotron-embed-vl-latest`

### البداية

ينشئ Llama Nemotron Embed VL v2 متجهات للبحث الدلالي في المستندات. يعرض كتالوج Ailoot الحالي إدخالًا نصيًا للأسئلة والمواد.

المدخلات المقبولة

النص

النتائج

embedding

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

**Ailoot · التضمينات** `POST /v1/embeddings`

الإدخال

`text`

الإخراج

`embedding`

السياق

⁦4,096⁩ tokens

صيغة الإخراج

json

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nemotron-embed-vl | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`input` | النوع`string\|string[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ الشروط: يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة. | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`input_type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود query, passage | القيمة الافتراضيةquery |
| الحقل`encoding_format` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود float, base64 | القيمة الافتراضيةfloat |
| الحقل`truncate` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود NONE, START, END | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`dimensions` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`user` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |

تركيبات مواد الإدخال

**text\_to\_embedding**

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, input |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |

دورة الحياة: `exact retained published method`

بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.

### الباقات

#### تعرفات طرائق Ailoot

الإدخال

⁦‏0.0001 US$⁩ */ 1K*

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 →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot · التضمينات

مثال للتضمينات

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-embed-vl", "input": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]=[text]
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
```

### استلام النتائج وحفظها

#### Ailoot · التضمينات

json

##### الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.

##### عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين.

حقول الاستجابة

| الحقل | النوع |
| --- | --- |
| الحقل`data[].index` | النوعinteger |
| الحقل`data[].embedding` | النوعfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| الحقل`model` | النوعstring |
| الحقل`usage` | 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** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

**Ailoot · التضمينات** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl-latest`

[`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nemotron-embed-vl-latest`

معرّف النموذج ID

- `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`
- `nemotron-embed-vl`
- `nemotron-embed-vl-latest`

### البداية

ينشئ Llama Nemotron Embed VL v2 متجهات للبحث الدلالي في المستندات. يعرض كتالوج Ailoot الحالي إدخالًا نصيًا للأسئلة والمواد.

المدخلات المقبولة

النص

النتائج

embedding

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

**Ailoot · التضمينات** `POST /v1/embeddings`

الإدخال

`text`

الإخراج

`embedding`

السياق

⁦4,096⁩ tokens

صيغة الإخراج

json

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nemotron-embed-vl-latest | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`input` | النوع`string\|string[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ الشروط: يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة. | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`input_type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود query, passage | القيمة الافتراضيةquery |
| الحقل`encoding_format` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود float, base64 | القيمة الافتراضيةfloat |
| الحقل`truncate` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود NONE, START, END | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`dimensions` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`user` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |

تركيبات مواد الإدخال

**text\_to\_embedding**

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, input |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |

دورة الحياة: `exact retained published method`

بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.

### الباقات

#### تعرفات طرائق Ailoot

الإدخال

⁦‏0.0001 US$⁩ */ 1K*

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 →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot · التضمينات

مثال للتضمينات

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-embed-vl-latest", "input": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]=[text]
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
```

### استلام النتائج وحفظها

#### Ailoot · التضمينات

json

##### الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.

##### عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين.

حقول الاستجابة

| الحقل | النوع |
| --- | --- |
| الحقل`data[].index` | النوعinteger |
| الحقل`data[].embedding` | النوعfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| الحقل`model` | النوعstring |
| الحقل`usage` | 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** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

FAQ · nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2

ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`: `text` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl`: `text` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl-latest`: `text` → `embedding`

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl-latest`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user`

ما الحدود المطبقة؟

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl-latest`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1`

اربط Ailoot بخدمة Claude Code أوOpenCode أوHermes أوتطبيقك.

## الشركة ومحفظة مشاريعها

الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.

## اشتر الرموز بخصم.

خصم اشتراك للعمل المنتظم. الرموز الترويجية حتى 50% على شراء الرموز.

الاشتراك

اختر خطة بخصم لطلباتك المنتظمة.

رمز خصم حتى 50%

أدخل الرمز عند الشراء. يعاد حساب السعر وفق العرض الساري.

المصروفات في السجل

يحفظ النموذج والرموز والمبلغ لكل طلب.

[اختر اشتراكا](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/subscriptions/) · [اعرض أسعار النماذج](https://ailoot.ai/models/ar/)

## اربط API بالمنتج الذي تبيعه.

SaaS والتطبيقات والبوتات وفق العرض واتفاقية ترخيص Ailoot. لإعادة البيع، اطلب ترخيص موزع.

تطبيق تجاري

أضف توليد النص والصور والفيديو والصوت إلى ميزات خدمتك المدفوعة.

ترخيص إعادة البيع

أرسل وصف المشروع وطريقة توفير الوصول. اطلب شروط استخدام وإعادة بيع مكتوبة.

المستندات على الموقع

العرض واتفاقية الترخيص وسياسة معالجة البيانات متاحة قبل الربط.

[اطلب ترخيص إعادة بيع](mailto:support@ailoot.ai) · [العرض واتفاقية الترخيص](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ar)

## Ailoot · الشركة ومحفظة مشاريعها





تستند Ailoot إلى خبرة تشغيلية متراكمة وقاعدة عملاء واسعة وخدمة مستقرة ومراقبة مستمرة لمؤشرات الأداء KPI.





الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.





توظف Ailoot هذه الخبرة التشغيلية لإتاحة الوصول عبر API إلى قدرات الذكاء الاصطناعي في منتجات العملاء ووكلائهم وتطبيقاتهم وعمليات الأتمتة.