Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Llama Nemotron Embed VL v2 vytváří vektory pro sémantické vyhledávání v dokumentech. V aktuálním katalogu Ailoot je zastoupen textový vstup pro dotazy a materiály.
- Ailoot · Vektorové reprezentace
POST /v1/embeddingsnvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 - Ailoot · Vektorové reprezentace
POST /v1/embeddingsnemotron-embed-vl - Ailoot · Vektorové reprezentace
POST /v1/embeddingsnemotron-embed-vl-latest
O modelu
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Najít potřebnou stránku podle otázky
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 je vyvinut společností NVIDIA pro hledání materiálů, které pomáhají odpovědět na otázku. Dotaz se zadává textem. V aktuálním katalogu Ailoot je pro model zastoupen textový vstup: otázka a materiál se kódují jako text. Výrobce popisuje také dokument v podobě obrázku stránky nebo obrázku společně se získaným textem. Tyto vizuální varianty vyžadují samostatnou metodu s podporou obrázků. Při odpovídajícím vstupu model reprezentuje tabulky, grafy a infografiku ve společném vektorovém prostoru.
Takové vyhledávání se hodí pro asistenty odpovídající na otázky nad velkou sbírkou dokumentů, interními příručkami a výzkumnými materiály. Výsledkem kódování je číselný vektor. Nalezenou stránku nebo úsek lze následně předat modelu vytvářejícímu odpověď: samotný Embed VL provádí fázi vyhledávání kontextu.
Varianty dokumentu u výrobce
- Textový dokument: samostatná část, úsek nebo již rozpoznaný text stránky.
- Obrázek: celá stránka s textem, tabulkami a grafickými prvky.
- Obrázek s textem: vizuální podoba stránky a její textový obsah se propojují v jedné reprezentaci.
Dotaz a dokument se kódují nezávisle. Sbírku proto lze zpracovat předem, uložit vektory společně s původními stránkami a při nové otázce vypočítat pouze vektor dotazu. Podobnost vektorů pomáhá volit materiály podle významu. Textové role dotazu a dokumentu se liší, což je důležité zachovat při přípravě dat.
Rozměr reprezentace a délka vstupu
Každý vstup se převádí na jeden vektor o rozměru až 2048 čísel. V textovém režimu se používá rozpočet 8192 tokenů. Pro vizuální metodu výrobce s kombinací obrázku a textu je popsán celkový rozpočet 10240 tokenů zahrnující obě části; nejde o textový limit metody Ailoot. Obrázek se rozděluje na úseky: v popsané konfiguraci je přípustných až šest úseků a zmenšená kopie celé stránky, dohromady přibližně 1792 vizuálních tokenů. Dlouhé texty je třeba rozdělovat nebo zkracovat.
Jazyková část je postavena na Llama 3.2 1B a vizuální na SigLIP2. Jsou propojeny v enkodéru, který průměruje reprezentace vstupních tokenů a vytváří jediný vektor. Kontrastivní trénování přibližuje otázku k odpovídající stránce a vzdaluje ji od nerelevantních materiálů. Vyhledávání zůstává pravděpodobnostní: blízkost vektorů nezaručuje, že vybraný úsek obsahuje správnou odpověď.
Ailoot · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2
nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2
nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2nemotron-embed-vlnemotron-embed-vl-latest
Úvod
Llama Nemotron Embed VL v2 vytváří vektory pro sémantické vyhledávání v dokumentech. V aktuálním katalogu Ailoot je zastoupen textový vstup pro dotazy a materiály.
- Přijímané vstupy
- Text
- Výsledky
- embedding
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings
- Vstup
text- Výstup
embedding- Kontext
- 4 096 tokens
- Výstupní formát
- json
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 | Výchozí— |
Poleinput | Typstring|string[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 Podmínky: Každý řetězec musí být po operaci trim neprázdný; data URI se odmítají; přijatý limit se počítá podle příslušných bajtů UTF8. | Výchozí— |
Poleinput_type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity query, passage | Výchozíquery |
Poleencoding_format | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity float, base64 | Výchozífloat |
Poletruncate | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity NONE, START, END | Výchozí— |
Poledimensions | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 | Výchozí— |
Poleuser | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Kombinace vstupních materiálů
text_to_embedding
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrrequired | Kontraktmodel, input |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
Tarify
Sazby metod Ailoot
POST /v1/embeddings- Vstup
- 0,0001 US$ / 1K
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot · Vektorové reprezentace
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
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot · Vektorové reprezentace
json
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Vektory base64 dekódujte pouze tehdy, byl-li tento formát požadován; uchovejte každý vektor a jeho původní index.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poledata[].index | Typinteger |
Poledata[].embedding | Typfinite float[]|base64 float32 vector |
Polemodel | Typstring |
Poleusage | Typobject |
Chyby a další kroky
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2, nemotron-embed-vl, nemotron-embed-vl-latest
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2, nemotron-embed-vl, nemotron-embed-vl-latest
Ailoot · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings nemotron-embed-vl
nemotron-embed-vlnvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2nemotron-embed-vlnemotron-embed-vl-latest
Úvod
Llama Nemotron Embed VL v2 vytváří vektory pro sémantické vyhledávání v dokumentech. V aktuálním katalogu Ailoot je zastoupen textový vstup pro dotazy a materiály.
- Přijímané vstupy
- Text
- Výsledky
- embedding
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings
- Vstup
text- Výstup
embedding- Kontext
- 4 096 tokens
- Výstupní formát
- json
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity nemotron-embed-vl | Výchozí— |
Poleinput | Typstring|string[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 Podmínky: Každý řetězec musí být po operaci trim neprázdný; data URI se odmítají; přijatý limit se počítá podle příslušných bajtů UTF8. | Výchozí— |
Poleinput_type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity query, passage | Výchozíquery |
Poleencoding_format | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity float, base64 | Výchozífloat |
Poletruncate | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity NONE, START, END | Výchozí— |
Poledimensions | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 | Výchozí— |
Poleuser | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Kombinace vstupních materiálů
text_to_embedding
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrrequired | Kontraktmodel, input |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
Tarify
Sazby metod Ailoot
POST /v1/embeddings- Vstup
- 0,0001 US$ / 1K
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot · Vektorové reprezentace
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
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot · Vektorové reprezentace
json
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Vektory base64 dekódujte pouze tehdy, byl-li tento formát požadován; uchovejte každý vektor a jeho původní index.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poledata[].index | Typinteger |
Poledata[].embedding | Typfinite float[]|base64 float32 vector |
Polemodel | Typstring |
Poleusage | Typobject |
Chyby a další kroky
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2, nemotron-embed-vl, nemotron-embed-vl-latest
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2, nemotron-embed-vl, nemotron-embed-vl-latest
Ailoot · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings nemotron-embed-vl-latest
nemotron-embed-vl-latestnvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2nemotron-embed-vlnemotron-embed-vl-latest
Úvod
Llama Nemotron Embed VL v2 vytváří vektory pro sémantické vyhledávání v dokumentech. V aktuálním katalogu Ailoot je zastoupen textový vstup pro dotazy a materiály.
- Přijímané vstupy
- Text
- Výsledky
- embedding
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings
- Vstup
text- Výstup
embedding- Kontext
- 4 096 tokens
- Výstupní formát
- json
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity nemotron-embed-vl-latest | Výchozí— |
Poleinput | Typstring|string[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 Podmínky: Každý řetězec musí být po operaci trim neprázdný; data URI se odmítají; přijatý limit se počítá podle příslušných bajtů UTF8. | Výchozí— |
Poleinput_type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity query, passage | Výchozíquery |
Poleencoding_format | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity float, base64 | Výchozífloat |
Poletruncate | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity NONE, START, END | Výchozí— |
Poledimensions | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 | Výchozí— |
Poleuser | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Kombinace vstupních materiálů
text_to_embedding
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrrequired | Kontraktmodel, input |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
Tarify
Sazby metod Ailoot
POST /v1/embeddings- Vstup
- 0,0001 US$ / 1K
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot · Vektorové reprezentace
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
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot · Vektorové reprezentace
json
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Vektory base64 dekódujte pouze tehdy, byl-li tento formát požadován; uchovejte každý vektor a jeho původní index.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poledata[].index | Typinteger |
Poledata[].embedding | Typfinite float[]|base64 float32 vector |
Polemodel | Typstring |
Poleusage | Typobject |
Chyby a další kroky
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2, nemotron-embed-vl, nemotron-embed-vl-latest
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2, nemotron-embed-vl, nemotron-embed-vl-latest
FAQ · nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2
- Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?
POST /v1/embeddings·nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:text→embeddingPOST /v1/embeddings·nemotron-embed-vl:text→embeddingPOST /v1/embeddings·nemotron-embed-vl-latest:text→embedding- Jaká pole požadavek používá?
POST /v1/embeddings·nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:model,input,input_type,encoding_format,truncate,dimensions,userPOST /v1/embeddings·nemotron-embed-vl:model,input,input_type,encoding_format,truncate,dimensions,userPOST /v1/embeddings·nemotron-embed-vl-latest:model,input,input_type,encoding_format,truncate,dimensions,user- Jaké limity platí?
POST /v1/embeddings·nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:ctx:4096;input.min_items:1;dimensions.minimum:1POST /v1/embeddings·nemotron-embed-vl:ctx:4096;input.min_items:1;dimensions.minimum:1POST /v1/embeddings·nemotron-embed-vl-latest:ctx:4096;input.min_items:1;dimensions.minimum:1