Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1
يرمّز Sentence Transformers multi-qa-mpnet-base-dot-v1 الأسئلة والمقاطع إلى متجهات ذات 768 بُعدًا للبحث الدلالي. يستخدم تجميع CLS وتضمينات غير مطبّعة مصممة للتقييم بالناتج النقطي، مع حد مدخلات من 512 جزء كلمة.
عن النموذج
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
multi-qa-mpnet-base-dot-v1 نموذج من Sentence Transformers صُمّم لاسترجاع مقاطع نصية لسؤال أو استعلام. استخدم تدريبه نحو 215 مليون زوج من الأسئلة والإجابات. يتحول كل مدخل إلى متجه كثيف ذي 768 بُعدًا، ويحدد تجميع CLS والتقييم بالناتج النقطي هذا الإصدار بعينه.
جهّز سؤالًا ومقاطع مرشحة
اكتب الاستعلام باعتباره الحاجة إلى المعلومات، وجهّز عناصر المتن كمقاطع نصية قابلة للقراءة. على سبيل المثال، يمكن مقارنة سؤال عن تغيير عنوان التسليم بفقرات منفصلة تتناول تغيير العنوان وإلغاء الطلب وتتبع التسليم. احتفظ بالشروط ذات الصلة في مقطع تغيير العنوان، بما في ذلك ما إذا كان الطلب قد أُرسل بالفعل.
رمّز الاستعلام والمقاطع بهذا النموذج نفسه. يفعل المثال المنشور ذلك مباشرةً دون بادئة query/document، ويرتب المقاطع حسب درجات الناتج النقطي. أبقِ كل متجه مرتبطًا بمقطعه الأصلي ومعرّف مستنده حتى تُظهر النتيجة المرتبة المادة التي فُهرست فعلًا.
تجميع CLS وإصدار الناتج النقطي
تأخذ الوصفة المرجعية للنموذج تمثيل الرمز الأول، وهو ما يُعرف بتجميع CLS. وينص جدوله التقني صراحةً على أن التضمينات غير مطبّعة، ويذكر الناتج النقطي بوصفه دالة التقييم المناسبة. حافظ على هذه الوصفة عند إعداد المجموعة وجانب الاستعلام.
يغيّر تطبيع L2 لهذه المتجهات هندسة تقييمها. يستخدم ملف all-mpnet-base-v2 المطبّع وصفة مختلفة، وهو نقطة تحقق منفصلة رغم اشتراكه في عائلة MPNet ومخرج من 768 مكوّنًا. احتفظ بالإصدار الدقيق ودالة المقارنة مع المجموعة المخزّنة بدلًا من اختيارهما من طول المتجه وحده.
حد الطول والمقاطع الأطول
يبلغ حد المدخل المعلن 512 جزء كلمة؛ ويُقتطع النص الأطول. وتشير الجهة المصنّعة أيضًا إلى أن مدخلات التدريب لم تتجاوز 250 جزء كلمة، وأن النص الأطول قد يعمل بدرجة أقل جودة. لذلك يصف طول مُجزِّئ الرموز المقبول والتحفظ المتعلق بطول التدريب حدّين عمليين مختلفين.
بالنسبة إلى مقالة مساعدة كبيرة، جهّز أقسامًا قصيرة تجيب عن أسئلة محددة. احتفظ بالعنوان عندما يعرّف الموضوع، وأبقِ القاعدة مع الاستثناء اللازم لقراءتها بصورة صحيحة. قد يفقد مدخل من صفحة كاملة مادة لاحقة بسبب الاقتطاع، بينما قد يفقد جزء صغير أكثر من اللازم الشرط الذي يجعله مفيدًا.
استخدم الترتيب في الاسترجاع وRAG
تدعم المتجهات الكثيفة مرحلة استرجاع أولى. أعد المقاطع المرشحة ذات أعلى الدرجات مع مراجعها المصدرية، ثم افحص ما إذا كانت تجيب عن السؤال الفعلي. وفي سير عمل RAG، قدّم تلك المقاطع لمرحلة كتابة الإجابة بوصفها مادة مصدرية؛ ولا يؤلّف الاسترجاع نفسه الإجابة.
استخدم أسئلة تمثيلية ذات مقاطع معروفة الصلة لاختيار عدد النتائج وتقييم الترتيب. أدرج أمثلة ذات مفردات متشابهة ونيات مختلفة، مثل تعديل عنوان مقابل عرض العنوان الحالي. فسّر الدرجات نسبةً إلى المرشحين تحت النموذج وإعداد التقييم نفسيهما، بدلًا من اعتبارها احتمالات معايرة للصحة.
الناتج المفيد لنقطة التحقق هذه فضاء تضمين للأسئلة والمقاطع للبحث الدلالي. متجهاتها غير المطبّعة وتجميع CLS ودرجة الناتج النقطي والتحفظ المنشور حول المدخل الطويل هي التفاصيل التي ينبغي الحفاظ عليها عند إعداد النتائج واستخدامها.
Ailoot Ultra · التضمينات POST /v1/embeddings sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1البداية
يرمّز Sentence Transformers multi-qa-mpnet-base-dot-v1 الأسئلة والمقاطع إلى متجهات ذات 768 بُعدًا للبحث الدلالي. يستخدم تجميع CLS وتضمينات غير مطبّعة مصممة للتقييم بالناتج النقطي، مع حد مدخلات من 512 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 |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1 | 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
- 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 $0 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · التضمينات
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1", "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='sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1',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 sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
FAQ · Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1
- ما المدخلات والنتائج المتاحة؟
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1:text,token_ids→embedding- ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1:model,input,encoding_format,provider- ما الحدود المطبقة؟
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1:input.budget.maximum:512(بايتات UTF8);input.min_items:1