Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 převádí věty a krátké odstavce do vektorů s 384 rozměry pro sémantické vyhledávání a shlukování. Jeho publikovaná konfigurace používá průměrování reprezentací a nastavení sekvence 128 tokenů.
O modelu
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
paraphrase-MiniLM-L6-v2 je model Sentence Transformers pro vektorové reprezentace vět a krátkých odstavců. Převádí každý text do hustého vektorového prostoru s 384 rozměry; mezi úlohy uváděné výrobcem patří sémantické vyhledávání a shlukování. Publikovaná architektura kombinuje transformer s průměrováním reprezentací a nakonfigurovaná délka sekvence je 128 tokenů.
Reprezentujte pasáž, kterou chcete porovnat
Připravte skutečnou větu nebo krátký odstavec a zachovejte předmět i důležité podmínky. Praktická kolekce může obsahovat různě formulované otázky nebo stručné popisy souvisejících témat. Zakódujte každý záznam a uchovejte původní formulaci a identifikátor, aby pozdější porovnání mohlo vrátit samotný text.
Několik otázek nápovědy může například popisovat stejný problém různými výrazy. Fáze porovnávání podobnosti může tyto kandidáty spojit a následně lze jejich formulace zkontrolovat podle skutečného problému. Vektorová reprezentace je číselný vstup tohoto porovnání; sama nepíše parafrázi ani nepřiřazuje konečný štítek shluku.
Průměrování a použití vektorů
Přímý příklad kódování výrobce při průměrování reprezentací tokenů zohledňuje masku pozornosti a vylučuje výplňové pozice. Architektura výslovně volí průměrování a nevolí agregaci CLS ani maximem. Při přípravě porovnatelných vektorů zachovejte tento postup agregace s modelem.
Každá vrácená reprezentace má 384 složek. Indexovací nebo shlukovací fáze pracuje s těmito vektory podle zvolené konfigurace podobnosti, zatímco původní zdrojový záznam zůstává dostupný ke kontrole. U porovnávaných položek zachovávejte stejný model, přípravu vstupu a nastavení porovnávání. Jiný model vracející 384 hodnot nepředstavuje na základě samotného tvaru stejný prostor reprezentací.
Krátké vstupy v publikované konfiguraci
Referenční konfigurace Sentence Transformer používá maximální délku sekvence 128 tokenů. Dlouhý zdroj připravte jako krátké ucelené jednotky namísto jednoho nadměrného odstavce. Věta obsahující pravidlo může potřebovat výjimku z následující věty; zachovejte tuto malou jednotku pohromadě, pokud se vejde. Počet slov nebo znaků přímo neurčuje délku sekvence v tokenech.
U sady krátkých popisů zachovejte názvy a rozlišující vlastnosti důležité pro porovnávání. Záznam obsahující pouze vágní kategorii může být obtížné odlišit od jiných záznamů daného typu. Spojení se zdrojem ukládejte mimo vektor, aby bylo možné vráceného kandidáta ověřit vůči původnímu materiálu.
Výsledky vyhledávání a shlukování
Při sémantickém vyhledávání reprezentujte dotaz i materiál korpusu tímto stejným modelem a vracejte kandidátní záznamy s jejich zdrojovým textem. Při shlukování vytváří jiná fáze skupiny z vektorů. Než skupiny použijete jako produktové rozhodnutí nebo automatický štítek, prohlédněte záznamy poblíž hranice shluku.
Užitečným výstupem je kompaktní reprezentace krátkého textu spojená s původním záznamem. Tento přesný checkpoint paraphrase-MiniLM-L6-v2 má vlastní konfiguraci agregace a sekvence. Varianty all-MiniLM a vícejazyčné paraphrase jsou samostatné profily modelů; jejich trénování, jazykový rozsah ani vstupní nastavení nevyplývají ze společného názvu MiniLM.
Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2Úvod
Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 převádí věty a krátké odstavce do vektorů s 384 rozměry pro sémantické vyhledávání a shlukování. Jeho publikovaná konfigurace používá průměrování reprezentací a nastavení sekvence 128 tokenů.
- Přijímané vstupy
- Text · token_ids
- Výsledky
- embedding
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings
- Vstup
text,token_ids- Výstup
embedding- Výstupní formát
- json
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2 | Výchozí— |
Poleinput | Typstring|string[]|integer[]|integer[][] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 Podmínky: Neprázdná homogenní dávka. ID tokenů jsou nezáporná celá čísla. Rozpočet vstupu: Maximum: 512 · Jednotka textu: bajty UTF8 · Jednotka tokenů: prvky pole tokenů | Výchozí— |
Poleencoding_format | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity float | Výchozífloat |
Poledimensions | Typinteger | PožadavekNepodporováno | Hodnoty a limity Minimum: 1 | Výchozí— |
Poleuser | Typjson_value | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu. | Výchozí— |
Polesession_id | Typjson_value | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu. | Výchozí— |
Poletrace | Typjson_value | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu. | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Parametr provider.options byl odmítnut | Výchozí— |
Kombinace vstupních materiálů
text_to_embedding
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, input |
Parametrinput_shapes | Kontraktstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parametrencoding_format | Kontraktfloat |
Parametrdimensions_override | Kontraktfalse |
Parametrmax_input_budget_units | Kontrakt512 |
Parametrmultimodal_objects | Kontraktfalse |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, token_ids |
Životní cyklus: synchronous_json
Uchovejte index i rozměr každého vektoru.
Multimodální název modelu neznamená, že tato konkrétní cesta přijímá obrazové objekty.
Tarify
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
- Rychlý režim
- Neuvedeno Při výběru rychlého režimu
- Režim flex
- Neuvedeno Při výběru režimu flex
- Maximální intenzita uvažování
- Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Sazby Ailoot
Ceny podle konfigurace
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00001 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "sentence-transformers/paraphrase-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
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/paraphrase-minilm-l6-v2',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace
json
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Uchovejte každý vektor spolu s jeho indexem. Počet vektorů musí odpovídat počtu vstupů; jejich rozměr musí být jednotný.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleobject | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Poledata[].index | Typinteger |
Poledata[].embedding | Typfinite float[] |
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 Ultra sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
FAQ · Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
- Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2:text,token_ids→embedding- Jaká pole požadavek používá?
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2:model,input,encoding_format,provider- Jaké limity platí?
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2:input.budget.maximum:512(bajty UTF8);input.min_items:1