Source: https://ailoot.ai/models/el/amazon-titan-embed-text-v1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/el/amazon-titan-embed-text-v1/ Language: el # Amazon: Titan Embeddings G1 - Text [Markdown](https://ailoot.ai/models/el/amazon-titan-embed-text-v1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/el/amazon-titan-embed-text-v1/facts.json) ## [Amazon: Titan Embeddings G1 - Text](https://ailoot.ai/models/el/amazon-titan-embed-text-v1/) `amazon/titan-embed-text-v1` AmazonΔιανυσματικές αναπαραστάσειςΕίσοδος 0,0002 $ / 1KΈξοδος — Μετατρέπει κείμενο σε διανύσματα 1536 διαστάσεων για σημασιολογική αναζήτηση, εύρεση παρόμοιου υλικού και ομαδοποίηση εγγράφων. ### Το νόημα του κειμένου σε ένα αριθμητικό διάνυσμα Το Amazon Titan Embeddings G1 είναι μοντέλο ενσωματώσεων κειμένου της Amazon, γνωστό και ως V1. Μετατρέπει το κείμενο σε διάνυσμα **1 536 αριθμών**. Το αποτέλεσμα βοηθά την εφαρμογή να συγκρίνει φράσεις και έγγραφα ως προς το νόημα, ακόμη και όταν χρησιμοποιούν διαφορετικές λέξεις: για παράδειγμα, να εντοπίσει οδηγίες αλλαγής στοιχείων πληρωμής από ερώτημα σχετικά με την ενημέρωση των τραπεζικών στοιχείων. ### Αναζήτηση, βάση γνώσεων και ομαδοποίηση Το G1 είναι κατάλληλο για την προετοιμασία ευρετηρίου κειμένου και της αναπαράστασης αναζήτησης ενός ερωτήματος χρήστη. Σε σύστημα με βάση γνώσεων αποτελεί ένα από τα στάδια του RAG: πρώτα εντοπίζονται τα κατάλληλα αποσπάσματα και στη συνέχεια ένα χωριστό γλωσσικό μοντέλο συνθέτει απάντηση με βάση αυτά. Σε αυτό το στάδιο το Titan επιστρέφει διάνυσμα· η αποθήκευση εγγράφων, ο υπολογισμός εγγύτητας και η σύνθεση της απάντησης είναι ευθύνη της εφαρμογής σας. Μια άλλη χρήση είναι η ομαδοποίηση κειμένων. Τα διανύσματα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εύρεση παρόμοιων αιτημάτων υποστήριξης, την οργάνωση υλικού ανά θέμα ή την επιλογή παρόμοιων εγγράφων. Οι συγκεκριμένες κατηγορίες και τα όρια ομοιότητας ορίζονται στη ροή εργασίας και δεν περιέχονται στην ενσωμάτωση ως έτοιμη επισήμανση. ### Πώς να προετοιμάσετε το υλικό 1. Χωρίστε τη συλλογή σε κατανοητά αποσπάσματα: ενότητες, παραγράφους ή αυτοτελείς απαντήσεις. 2. Λάβετε τα διανύσματα αυτών των αποσπασμάτων και διατηρήστε τη σύνδεση κάθε διανύσματος με το αρχικό κείμενο. 3. Μετατρέψτε με τον ίδιο τρόπο το ερώτημα αναζήτησης. 4. Συγκρίνετέ το με το ευρετήριο και επιστρέψτε το υλικό που βρέθηκε στον χρήστη ή στο επόμενο στάδιο επεξεργασίας. Στο Ailoot διατίθεται είσοδος κειμένου έως **8 192 tokens** και αποτέλεσμα σε μορφή embedding. Για την αναζήτηση είναι προτιμότερο το μέγεθος των αποσπασμάτων να επιλέγεται βάσει περιεχομένου: ένα μεγάλο ενιαίο διάνυσμα εγγράφου μπορεί να κρύψει διαφορές ανάμεσα στα επιμέρους ζητήματα που καλύπτει. Όταν ενημερώνεται το αρχικό κείμενο, ενημερώνεται και η αναπαράστασή του στο ευρετήριο. ### Τι ξεχωρίζει το G1 Αυτή η γενιά του Titan χρησιμοποιεί σταθερή αναπαράσταση 1536 διαστάσεων. Η Amazon περιγράφει εκπαίδευση σε 25 φυσικές γλώσσες και πιο αναλυτικές δοκιμές στα αγγλικά. Για επαγγελματική ορολογία, αμφίσημες διατυπώσεις και άλλες γλώσσες είναι χρήσιμο ένα μικρό σύνολο δικών σας ερωτημάτων με εκ των προτέρων γνωστά κατάλληλα έγγραφα. Το G1 προορίζεται κυρίως για φυσικό κείμενο· για αναζήτηση σε πηγαίο κώδικα, η επόμενη γενιά του Titan διαθέτει χωριστές πληροφορίες σχετικά με την εκπαίδευση σε γλώσσες προγραμματισμού. ### Διατίθεται μέσω του Ailoot API Είσοδος `text` Έξοδος `embedding` Παράθυρο συμφραζομένων 8.192 *token* Μέγ. μήκος απάντησης Δεν ορίζεται στον κατάλογο Είσοδος 0,0002 $ */ 1K* `amazon/titan-embed-text-v1` · JSON ``` {"about":"### Το νόημα του κειμένου σε ένα αριθμητικό διάνυσμα\n\nΤο Amazon Titan Embeddings G1 είναι μοντέλο ενσωματώσεων κειμένου της Amazon, γνωστό και ως V1. Μετατρέπει το κείμενο σε διάνυσμα **1 536 αριθμών**. Το αποτέλεσμα βοηθά την εφαρμογή να συγκρίνει φράσεις και έγγραφα ως προς το νόημα, ακόμη και όταν χρησιμοποιούν διαφορετικές λέξεις: για παράδειγμα, να εντοπίσει οδηγίες αλλαγής στοιχείων πληρωμής από ερώτημα σχετικά με την ενημέρωση των τραπεζικών στοιχείων.\n\n### Αναζήτηση, βάση γνώσεων και ομαδοποίηση\n\nΤο G1 είναι κατάλληλο για την προετοιμασία ευρετηρίου κειμένου και της αναπαράστασης αναζήτησης ενός ερωτήματος χρήστη. Σε σύστημα με βάση γνώσεων αποτελεί ένα από τα στάδια του RAG: πρώτα εντοπίζονται τα κατάλληλα αποσπάσματα και στη συνέχεια ένα χωριστό γλωσσικό μοντέλο συνθέτει απάντηση με βάση αυτά. Σε αυτό το στάδιο το Titan επιστρέφει διάνυσμα· η αποθήκευση εγγράφων, ο υπολογισμός εγγύτητας και η σύνθεση της απάντησης είναι ευθύνη της εφαρμογής σας.\n\nΜια άλλη χρήση είναι η ομαδοποίηση κειμένων. Τα διανύσματα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εύρεση παρόμοιων αιτημάτων υποστήριξης, την οργάνωση υλικού ανά θέμα ή την επιλογή παρόμοιων εγγράφων. Οι συγκεκριμένες κατηγορίες και τα όρια ομοιότητας ορίζονται στη ροή εργασίας και δεν περιέχονται στην ενσωμάτωση ως έτοιμη επισήμανση.\n\n### Πώς να προετοιμάσετε το υλικό\n\n1. Χωρίστε τη συλλογή σε κατανοητά αποσπάσματα: ενότητες, παραγράφους ή αυτοτελείς απαντήσεις.\n2. Λάβετε τα διανύσματα αυτών των αποσπασμάτων και διατηρήστε τη σύνδεση κάθε διανύσματος με το αρχικό κείμενο.\n3. Μετατρέψτε με τον ίδιο τρόπο το ερώτημα αναζήτησης.\n4. Συγκρίνετέ το με το ευρετήριο και επιστρέψτε το υλικό που βρέθηκε στον χρήστη ή στο επόμενο στάδιο επεξεργασίας.\n\nΣτο Ailoot διατίθεται είσοδος κειμένου έως **8 192 tokens** και αποτέλεσμα σε μορφή embedding. Για την αναζήτηση είναι προτιμότερο το μέγεθος των αποσπασμάτων να επιλέγεται βάσει περιεχομένου: ένα μεγάλο ενιαίο διάνυσμα εγγράφου μπορεί να κρύψει διαφορές ανάμεσα στα επιμέρους ζητήματα που καλύπτει. Όταν ενημερώνεται το αρχικό κείμενο, ενημερώνεται και η αναπαράστασή του στο ευρετήριο.\n\n### Τι ξεχωρίζει το G1\n\nΑυτή η γενιά του Titan χρησιμοποιεί σταθερή αναπαράσταση 1536 διαστάσεων. Η Amazon περιγράφει εκπαίδευση σε 25 φυσικές γλώσσες και πιο αναλυτικές δοκιμές στα αγγλικά. Για επαγγελματική ορολογία, αμφίσημες διατυπώσεις και άλλες γλώσσες είναι χρήσιμο ένα μικρό σύνολο δικών σας ερωτημάτων με εκ των προτέρων γνωστά κατάλληλα έγγραφα. Το G1 προορίζεται κυρίως για φυσικό κείμενο· για αναζήτηση σε πηγαίο κώδικα, η επόμενη γενιά του Titan διαθέτει χωριστές πληροφορίες σχετικά με την εκπαίδευση σε γλώσσες προγραμματισμού.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Amazon","canonical_model":"amazon/titan-embed-text-v1","ctx":8192,"formats":["embeddings"],"id":"amazon/titan-embed-text-v1","input":["text"],"kind":"embedding","max_out":0,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":8192,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"embeddings","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.2,"input":["text"],"label":"Эмбеддинги","max_out":0,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["embedding"],"path":"/v1/embeddings","request_model_id":"amazon/titan-embed-text-v1","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"amazon/titan-embed-text-v1","request_model_id":"amazon/titan-embed-text-v1","route_label":"Ultra"}],"name":"Amazon: Titan Embeddings G1 - Text","price":{"in":0.2,"in_label":null,"out":null,"out_label":null,"sort_in":0.2,"sort_out":null,"varies":false},"public_id":"amazon/titan-embed-text-v1","short":"Μετατρέπει κείμενο σε διανύσματα 1536 διαστάσεων για σημασιολογική αναζήτηση, εύρεση παρόμοιου υλικού και ομαδοποίηση εγγράφων."} ``` ## Ερωτήσεις Πώς επιλέγω μοντέλο για την εργασία μου; Προσδιορίστε πρώτα την απαιτούμενη είσοδο και έξοδο: κείμενο, εικόνα, ήχο ή βίντεο. Έπειτα συγκρίνετε τις συμβατές μεθόδους API, το ακριβές ID του μοντέλου ή το μοντέλο στο οποίο παραπέμπει τώρα το ψευδώνυμο, την τιμή και τη μονάδα χρέωσης. Το GET /v1/models είναι δωρεάν και εμφανίζει τα μοντέλα που είναι διαθέσιμα στο κλειδί σας. Υποστηρίζει κάθε μοντέλο όλες τις μεθόδους API και όλους τους τύπους πολυμέσων; Χρησιμοποιήστε τις μεθόδους API και τους τύπους εισόδου και εξόδου που αναφέρονται στην κάρτα του μοντέλου. Η υποστήριξη κειμένου, εικόνων, ήχου ή βίντεο εξαρτάται από το επιλεγμένο μοντέλο και τη μέθοδο· ελέγξτε το αντίστοιχο παράδειγμα αιτήματος πριν στείλετε τα δεδομένα σας. Ποια είναι η διαφορά ανάμεσα στο ID ενός μοντέλου και σε ένα ψευδώνυμο; Το ακριβές ID προσδιορίζει ένα συγκεκριμένο μοντέλο. Ένα ψευδώνυμο παραπέμπει σε ένα μοντέλο και το μοντέλο αυτό μπορεί να αλλάξει. Ελέγξτε στον κατάλογο σε ποιο μοντέλο παραπέμπει τώρα το ψευδώνυμο· χρησιμοποιήστε το ακριβές ID όταν η ενσωμάτωσή σας χρειάζεται συγκεκριμένο μοντέλο. Πώς συγκρίνω τις τιμές πριν στείλω ένα αίτημα; Ελέγξτε στην κάρτα του μοντέλου την τιμή και τη μονάδα χρέωσης για την επιλεγμένη μέθοδο API. Συγκρίνετε την ίδια μονάδα και τον ίδιο τύπο εισόδου και εξόδου· το ιστορικό αιτημάτων δείχνει την πραγματική χρήση και το ποσό που χρεώθηκε. Τι δίνει η συνδρομή; Έκπτωση στην αγορά token για τακτική χρήση. Επιλέξτε πρόγραμμα σύμφωνα με τον όγκο αιτημάτων σας· όροι και κόστος συνδρομής εμφανίζονται στην αγορά. Πώς εφαρμόζω προωθητικό κωδικό έως 50%; Εισαγάγετε τον κωδικό στην αγορά token. Το τελικό ποσό επανυπολογίζεται με τους όρους προσφοράς· βλέπετε το ύψος έκπτωσης πριν πληρώσετε. ## Ailoot · Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της Η Ailoot στηρίζεται στη συσσωρευμένη λειτουργική εμπειρία, τη μεγάλη πελατειακή βάση, τη σταθερή εξυπηρέτηση και τον συνεχή έλεγχο KPI. Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της: εκατομμύρια πελάτες· μηνιαίες πωλήσεις δισεκατομμυρίων. Η Ailoot αξιοποιεί αυτή τη λειτουργική εμπειρία για πρόσβαση μέσω API σε λειτουργίες AI στα προϊόντα, τους πράκτορες, τις εφαρμογές και τους αυτοματισμούς των πελατών.