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BAAI/bge-large-zh-v1.5 ist die chinesische Ausgabe von BAAI General Embedding v1.5. Sie passt zu einem chinesischsprachigen Suchindex, etwa zur Zuordnung einer Kundenfrage zum passenden Absatz einer Rückgaberichtlinie. Das Ergebnis ist ein numerischer Vektor für Ähnlichkeitssuche, keine generierte Antwort. Die offizielle Modellkarte benennt den chinesischen Sprachschwerpunkt und beschreibt für v1.5 eine verbesserte Ähnlichkeitsverteilung.

Ailoot akzeptiert unter /v1/embeddings einen Textstring oder ein Array von Strings. Erzeuge Passage- und Anfragevektoren mit genau dieser Ausgabe und ordne jedes data[].embedding seinem data[].index zu. Für kurze Fragen zur Passagensuche empfiehlt BAAI eine Retrieval-Anweisung an der Anfrage; Passagen erhalten keinen Präfix. Kalibriere Ähnlichkeitsschwellen an eigenem Material. Ein Wert ist keine Wahrscheinlichkeit, dass eine Passage die Frage beantwortet. Die Anfragekonvention steht in der BAAI-Modellkarte.

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BAAI/bge-large-zh-v1.5 ist die chinesische Ausgabe von BAAI General Embedding v1.5. Sie passt zu einem chinesischsprachigen Suchindex, etwa zur Zuordnung einer Kundenfrage zum passenden Absatz einer Rückgaberichtlinie. Das Ergebnis ist ein numerischer Vektor für Ähnlichkeitssuche, keine generierte Antwort. Die offizielle Modellkarte benennt den chinesischen Sprachschwerpunkt und beschreibt für v1.5 eine verbesserte Ähnlichkeitsverteilung.

Ailoot akzeptiert unter /v1/embeddings einen Textstring oder ein Array von Strings. Erzeuge Passage- und Anfragevektoren mit genau dieser Ausgabe und ordne jedes data[].embedding seinem data[].index zu. Für kurze Fragen zur Passagensuche empfiehlt BAAI eine Retrieval-Anweisung an der Anfrage; Passagen erhalten keinen Präfix. Kalibriere Ähnlichkeitsschwellen an eigenem Material. Ein Wert ist keine Wahrscheinlichkeit, dass eine Passage die Frage beantwortet. Die Anfragekonvention steht in der BAAI-Modellkarte.

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BAAI/bge-large-zh-v1.5

Sonstiges /BAAI/bge-large-zh-v1.5

Einstieg

Chinesische Retrieval-Embeddings von BAAI für Text-zu-Vektor-Anfragen über Ailoot.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
embedding
Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

BAAI/bge-large-zh-v1.5 ist die chinesische Ausgabe von BAAI General Embedding v1.5. Sie passt zu einem chinesischsprachigen Suchindex, etwa zur Zuordnung einer Kundenfrage zum passenden Absatz einer Rückgaberichtlinie. Das Ergebnis ist ein numerischer Vektor für Ähnlichkeitssuche, keine generierte Antwort. Die offizielle Modellkarte benennt den chinesischen Sprachschwerpunkt und beschreibt für v1.5 eine verbesserte Ähnlichkeitsverteilung.

Ailoot akzeptiert unter /v1/embeddings einen Textstring oder ein Array von Strings. Erzeuge Passage- und Anfragevektoren mit genau dieser Ausgabe und ordne jedes data[].embedding seinem data[].index zu. Für kurze Fragen zur Passagensuche empfiehlt BAAI eine Retrieval-Anweisung an der Anfrage; Passagen erhalten keinen Präfix. Kalibriere Ähnlichkeitsschwellen an eigenem Material. Ein Wert ist keine Wahrscheinlichkeit, dass eine Passage die Frage beantwortet. Die Anfragekonvention steht in der BAAI-Modellkarte.

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Embeddings POST /v1/embeddings
Eingabe
text
Ausgabe
embedding
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
BAAI/bge-large-zh-v1.5
Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.
Standard—
FeldinputTypstring or array<string>AnforderungErforderlichWerte und Limits
Bedingungen:
Standard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, input
ParameteroptionalVertrag
Parametermaterial_typesVertragtext
ParameterconditionsVertragVerwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.

Lebenszyklus: synchronous_json

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokensTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00004 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Embeddings

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "BAAI/bge-large-zh-v1.5", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n

Ergebnisse abrufen und speichern

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra BAAI/bge-large-zh-v1.5

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

BAAI/bge-large-zh-v1.5

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Geben Sie die exakte Modell-ID und entweder eine nicht leere Textzeichenfolge oder ein nicht leeres Array von Textzeichenfolgen an. Die JSON-Antwort enthält data-Einträge mit index und embedding sowie Angaben zu model und usage.\n\nBereiten Sie für einen Dokumentindex zusammenhängende Textabschnitte vor und bewahren Sie Ihre eigenen Dokument- und Abschnittskennungen neben den übermittelten Zeichenfolgen auf. Ordnen Sie jeden zurückgegebenen Vektor über data[].index zu, statt den Wortlaut eines Abschnitts als Kennung zu verwenden. Codieren Sie eine Suchanfrage mit demselben ausgewählten Modell, wenn Ihre Anwendung sie mit indexiertem Material vergleicht.\n\nDer Endpunkt gibt Vektoren synchron zurück. Sichern Sie jeden data-Eintrag und den vollständigen usage-Datensatz, bevor Sie den Index aktualisieren. Prüfen Sie, ob die zurückgegebenen Indizes das übermittelte Material vollständig abdecken. 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