Source: https://ailoot.ai/models/ar/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/
Language: ar

# Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/facts.json)

## [Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2](https://ailoot.ai/models/ar/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/)

يمثّل Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 الجمل والفقرات القصيرة كمتجهات ذات 384 بُعدًا للبحث الدلالي والتجميع العنقودي والتشابه. تجمع وصفته المنشورة التجميع بالمتوسط مع تطبيع L2 وإعداد افتراضي من 256 جزء كلمة.

- [**Ailoot Ultra · التضمينات** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/#method-0)

عن النموذج

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

all-MiniLM-L6-v2 مُرمِّز من Sentence Transformers للجمل والفقرات القصيرة. يحوّل كل نص إلى متجه كثيف ذي 384 بُعدًا للاسترجاع والتجميع العنقودي وتشابه الجمل. خضع النموذج للضبط الدقيق انطلاقًا من البنية الأساسية MiniLM-L6-H384-uncased باستخدام التعلم التقابلي على مجموعة من مليار زوج من الجمل.

#### جهّز سجلات موجزة وذات معنى

اختر الجملة أو الفقرة التي ينبغي أن تظهر في نتيجة بحث. بالنسبة إلى مجموعة أسئلة شائعة، احتفظ بالسؤال والشرح القصير الذي يميّز موضوعه. ينبغي لمقطع عن إعادة تعيين كلمة مرور منسية أن يحتفظ بإجراء إعادة التعيين بدلًا من اختزاله إلى كلمة منفردة مثل «الحساب».

بالنسبة إلى مقالة طويلة، فهرس أقسامًا قصيرة مترابطة واحتفظ بمواضعها المصدرية. استرجع الأقسام المرشحة بمقارنة متجه الاستعلام بالتمثيلات المخزّنة، ثم اعرض المقاطع الأصلية حتى يستطيع القارئ فحص التعليمات الفعلية.

#### احصل على تمثيل الجملة

تحسب وصفة الترميز المباشر للجهة المصنّعة متوسط تمثيلات الرموز باستخدام قناع الانتباه، مع استبعاد مواضع الحشو من المتوسط. ثم تطبّق تطبيع L2. تنتج هاتان الخطوتان تضمين الجملة المستخدم للمقارنة؛ أما تمثيلات الرموز المنفردة من المحوّل الأساسي فتؤدي دورًا مختلفًا.

يتضمن كل مخرج 384 مكوّنًا. استخدم نقطة التحقق والتجميع والتطبيع نفسها عند بناء المجموعة وترميز الاستعلامات اللاحقة. يستطيع تشابه جيب التمام مقارنة المتجهات الناتجة. تفيد قيمة التشابه في ترتيب المرشحين ضمن ذلك الإعداد، بينما يحدد النص الأصلي ما إذا كان مرشح يجيب عن السؤال.

#### الطول وحدود الإصدار

يقتطع الإعداد الافتراضي المنشور المدخلات التي تتجاوز 256 جزء كلمة. لا تقابل وحدة مُجزِّئ الرموز هذه كلمة عادية أو محرفًا بصورة مباشرة. احتفظ بالشروط المهمة داخل الوحدة المفهرسة، وقسّم الإجراء الطويل عند حدود ذات معنى قبل ترميزه.

قُيّدت تسلسلات التدريب عند 128 رمزًا. يختلف إعداد التدريب هذا عن الإعداد الافتراضي من 256 جزء كلمة المستخدم للترميز. بالنسبة إلى المقاطع الطويلة على نحو غير معتاد أو المتخصصة، استخدم أمثلة تمثيلية لاستعلامات ومقاطع لتقييم سلوك الاسترجاع، بدلًا من افتراض أن الاتّساع ضمن حد المدخل يضمن معالجة متساوية لكل تفصيل.

إصدار L6-v2 المحدد ملف تضمين إنجليزي. يملك إصدار L12-v2 وإصدارات paraphrase-MiniLM هويات نماذج وإعدادات منفصلة. ولا يثبت اسم MiniLM المشترك أو المخرج ذو 384 بُعدًا قابلية المتجهات للاستبدال.

#### البحث والتشابه والتجميع

لمراجعة الأسئلة المكررة، استرجع الأسئلة المتشابهة وقارن الصياغة الفعلية قبل دمج السجلات. يتعلق السؤالان «هل يمكنني إعادة تعيين كلمة مروري؟» و«هل يمكن للمسؤول إعادة تعيين كلمة مرور مستخدم آخر؟» بموضوعين مترابطين لكن بصلاحيات مختلفة. حافظ على هذا التمييز في النص المرمّز وفي مرحلة المراجعة.

للتجميع العنقودي، استخدم التضمينات مدخلات عددية لعملية تجميع، ثم افحص سجلات تمثيلية قبل تسمية مجموعة. يقدّم هذا النموذج متجهات بدلًا من تسميات عناقيد مكتوبة أو إجابة مولّدة لسؤال شائع. ناتجه المفيد تمثيل مدمج لمقطع مصدري قصير يظل مرتبطًا بالسجل الأصلي.

**Ailoot Ultra · التضمينات** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`

[`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

Sentence Transformers /`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`

### البداية

يمثّل Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 الجمل والفقرات القصيرة كمتجهات ذات 384 بُعدًا للبحث الدلالي والتجميع العنقودي والتشابه. تجمع وصفته المنشورة التجميع بالمتوسط مع تطبيع L2 وإعداد افتراضي من 256 جزء كلمة.

المدخلات المقبولة

النص · token\_ids

النتائج

embedding

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

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

الإدخال

`text`, `token_ids`

الإخراج

`embedding`

صيغة الإخراج

json

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود sentence-transformers/all-minilm-l6-v2 | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`input` | النوع`string\|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— |
| الحقل`encoding_format` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود float | القيمة الافتراضيةfloat |
| الحقل`dimensions` | النوع`integer` | المتطلبغير مدعوم | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`user` | النوع`json_value` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج. | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`session_id` | النوع`json_value` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج. | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`trace` | النوع`json_value` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج. | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`provider` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تم رفض provider.options | القيمة الافتراضية— |

تركيبات مواد الإدخال

**text\_to\_embedding**

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, input |
| المعلمة`input_shapes` | المواصفاتstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| المعلمة`encoding_format` | المواصفاتfloat |
| المعلمة`dimensions_override` | المواصفاتfalse |
| المعلمة`max_input_budget_units` | المواصفات512 |
| المعلمة`multimodal_objects` | المواصفاتfalse |
| المعلمة`material_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

غير محدد عند اختيار الوضع السريع

الوضع المرن

غير محدد عند اختيار وضع flex

أقصى جهد للاستدلال

غير محدد 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 **$0.00001** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot Ultra · التضمينات

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2", "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
```

```python
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='sentence-transformers/all-minilm-l6-v2',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 |
| --- | --- |
| الحقل`object` | النوعstring |
| الحقل`model` | النوعstring |
| الحقل`data[].index` | النوعinteger |
| الحقل`data[].embedding` | النوعfinite float\[\] |
| 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 Ultra** [`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

FAQ · Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`: `text`, `token_ids` → `embedding`

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

ما الحدود المطبقة؟

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`: `input.budget.maximum`: `512` (بايتات UTF8); `input.min_items`: `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.