GTE-large es el modelo de tamaño grande General Text Embeddings entrenado por Alibaba DAMO Academy. Es un codificador de texto en inglés basado principalmente en el marco BERT, con una representación densa de 1024 dimensiones para cada entrada. El fabricante entrena la familia GTE con pares textuales de relevancia de distintos dominios e identifica la recuperación, la similaridad semántica textual y la reordenación de texto como aplicaciones posteriores.
Prepara el pasaje en inglés que se deba comparar con una consulta de búsqueda. Para una colección de informes técnicos, conserva el tema, la observación y la condición pertinente de una sección corta. Un informe que describa vibración solo bajo una carga particular debe conservar esa condición, en lugar de dejar una afirmación genérica sobre vibración.
Mantén los identificadores de origen, títulos documentales y ubicaciones de sección junto con los vectores almacenados. Una consulta puede recuperar secciones candidatas, mientras que el informe original sigue disponible para verificar el equipo, la condición y la conclusión. El embedding aporta una representación numérica del contenido del pasaje.
La receta publicada utiliza pooling por media de representaciones de tokens con la máscara de atención, excluyendo el relleno de la media. También muestra normalización L2 opcional seguida de una comparación por producto escalar de vectores normalizados. El ejemplo de Sentence Transformers utiliza similaridad del coseno.
Conserva los mismos ajustes de preparación, pooling y comparación entre la colección y el lado de consulta. Cada representación contiene 1024 componentes. La mayor cantidad de componentes es un detalle de edición; no establece que los vectores GTE-large puedan mezclarse con la representación de 768 dimensiones de GTE-base o con otro codificador de 1024 dimensiones.
Un flujo de reordenación puede comparar un embedding de consulta con un conjunto de embeddings candidatos ya recuperado y reordenar esos registros. Mantén la distinción entre esa comparación vectorial y un modelo separado que evalúa conjuntamente un par de consulta y pasaje.
La ficha restringe expresamente este modelo exacto al texto en inglés y trunca las entradas largas a un máximo de 512 tokens. Divide un informe técnico largo en secciones coherentes y mantén suficiente contexto local para que cada sección pueda entenderse por separado. Si una frase depende de un matiz anterior, conserva ese matiz en la misma unidad indexada cuando quepa.
Un límite de tokens es distinto de una cantidad visible de palabras. Verifica la longitud de la sección preparada y asegúrate de que el detalle necesario para la búsqueda prevista no quede más allá de la parte conservada tras el truncamiento.
Para una aplicación de búsqueda de informes, presenta secciones candidatas con sus ubicaciones de origen y examina su contenido real. Observaciones similares pueden tener causas o recomendaciones diferentes. Una puntuación vectorial ayuda a ordenar los candidatos con la configuración de comparación elegida; no establece que la conclusión de un informe se aplique a una situación nueva.
Para RAG, utiliza las secciones seleccionadas como contexto de origen para la etapa de redacción de respuestas y conserva sus asociaciones documentales. Este perfil exacto GTE-large aporta embeddings densos en inglés con 1024 dimensiones y un límite de entrada de 512 tokens. Las ediciones GTE multilingües y de contexto ampliado posteriores tienen identidades separadas, por lo que su cobertura lingüística o ajustes de entrada no se derivan del nombre de familia de este checkpoint.
", "aboutText": "GTE-large es el modelo de tamaño grande General Text Embeddings entrenado por Alibaba DAMO Academy. Es un codificador de texto en inglés basado principalmente en el marco BERT, con una representación densa de 1024 dimensiones para cada entrada. El fabricante entrena la familia GTE con pares textuales de relevancia de distintos dominios e identifica la recuperación, la similaridad semántica textual y la reordenación de texto como aplicaciones posteriores.\n\n### Representa el contenido de una sección\n\nPrepara el pasaje en inglés que se deba comparar con una consulta de búsqueda. Para una colección de informes técnicos, conserva el tema, la observación y la condición pertinente de una sección corta. Un informe que describa vibración solo bajo una carga particular debe conservar esa condición, en lugar de dejar una afirmación genérica sobre vibración.\n\nMantén los identificadores de origen, títulos documentales y ubicaciones de sección junto con los vectores almacenados. Una consulta puede recuperar secciones candidatas, mientras que el informe original sigue disponible para verificar el equipo, la condición y la conclusión. El embedding aporta una representación numérica del contenido del pasaje.\n\n### Pooling, normalización y uso de vectores\n\nLa receta publicada utiliza pooling por media de representaciones de tokens con la máscara de atención, excluyendo el relleno de la media. También muestra normalización L2 opcional seguida de una comparación por producto escalar de vectores normalizados. El ejemplo de Sentence Transformers utiliza similaridad del coseno.\n\nConserva los mismos ajustes de preparación, pooling y comparación entre la colección y el lado de consulta. Cada representación contiene 1024 componentes. La mayor cantidad de componentes es un detalle de edición; no establece que los vectores GTE-large puedan mezclarse con la representación de 768 dimensiones de GTE-base o con otro codificador de 1024 dimensiones.\n\nUn flujo de reordenación puede comparar un embedding de consulta con un conjunto de embeddings candidatos ya recuperado y reordenar esos registros. Mantén la distinción entre esa comparación vectorial y un modelo separado que evalúa conjuntamente un par de consulta y pasaje.\n\n### Longitud de entrada y limitación al inglés\n\nLa ficha restringe expresamente este modelo exacto al texto en inglés y trunca las entradas largas a un máximo de 512 tokens. Divide un informe técnico largo en secciones coherentes y mantén suficiente contexto local para que cada sección pueda entenderse por separado. Si una frase depende de un matiz anterior, conserva ese matiz en la misma unidad indexada cuando quepa.\n\nUn límite de tokens es distinto de una cantidad visible de palabras. Verifica la longitud de la sección preparada y asegúrate de que el detalle necesario para la búsqueda prevista no quede más allá de la parte conservada tras el truncamiento.\n\n### Examina la evidencia recuperada\n\nPara una aplicación de búsqueda de informes, presenta secciones candidatas con sus ubicaciones de origen y examina su contenido real. Observaciones similares pueden tener causas o recomendaciones diferentes. Una puntuación vectorial ayuda a ordenar los candidatos con la configuración de comparación elegida; no establece que la conclusión de un informe se aplique a una situación nueva.\n\nPara RAG, utiliza las secciones seleccionadas como contexto de origen para la etapa de redacción de respuestas y conserva sus asociaciones documentales. Este perfil exacto GTE-large aporta embeddings densos en inglés con 1024 dimensiones y un límite de entrada de 512 tokens. Las ediciones GTE multilingües y de contexto ampliado posteriores tienen identidades separadas, por lo que su cobertura lingüística o ajustes de entrada no se derivan del nombre de familia de este checkpoint.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "28d4a401754fd291cbe301bb72e3a373c4205445a018f88c231426c944ddb43c", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es-mx", "methods": [ { "html": "thenlper/gte-largeAlibaba DAMO Academy GTE-large convierte texto en inglés en vectores de 1024 dimensiones para recuperación, similaridad semántica y reordenación basada en embeddings. Su receta de referencia utiliza pooling por media, normalización opcional y una longitud máxima de secuencia de 512 tokens.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
GTE-large es el modelo de tamaño grande General Text Embeddings entrenado por Alibaba DAMO Academy. Es un codificador de texto en inglés basado principalmente en el marco BERT, con una representación densa de 1024 dimensiones para cada entrada. El fabricante entrena la familia GTE con pares textuales de relevancia de distintos dominios e identifica la recuperación, la similaridad semántica textual y la reordenación de texto como aplicaciones posteriores.
Prepara el pasaje en inglés que se deba comparar con una consulta de búsqueda. Para una colección de informes técnicos, conserva el tema, la observación y la condición pertinente de una sección corta. Un informe que describa vibración solo bajo una carga particular debe conservar esa condición, en lugar de dejar una afirmación genérica sobre vibración.
Mantén los identificadores de origen, títulos documentales y ubicaciones de sección junto con los vectores almacenados. Una consulta puede recuperar secciones candidatas, mientras que el informe original sigue disponible para verificar el equipo, la condición y la conclusión. El embedding aporta una representación numérica del contenido del pasaje.
La receta publicada utiliza pooling por media de representaciones de tokens con la máscara de atención, excluyendo el relleno de la media. También muestra normalización L2 opcional seguida de una comparación por producto escalar de vectores normalizados. El ejemplo de Sentence Transformers utiliza similaridad del coseno.
Conserva los mismos ajustes de preparación, pooling y comparación entre la colección y el lado de consulta. Cada representación contiene 1024 componentes. La mayor cantidad de componentes es un detalle de edición; no establece que los vectores GTE-large puedan mezclarse con la representación de 768 dimensiones de GTE-base o con otro codificador de 1024 dimensiones.
Un flujo de reordenación puede comparar un embedding de consulta con un conjunto de embeddings candidatos ya recuperado y reordenar esos registros. Mantén la distinción entre esa comparación vectorial y un modelo separado que evalúa conjuntamente un par de consulta y pasaje.
La ficha restringe expresamente este modelo exacto al texto en inglés y trunca las entradas largas a un máximo de 512 tokens. Divide un informe técnico largo en secciones coherentes y mantén suficiente contexto local para que cada sección pueda entenderse por separado. Si una frase depende de un matiz anterior, conserva ese matiz en la misma unidad indexada cuando quepa.
Un límite de tokens es distinto de una cantidad visible de palabras. Verifica la longitud de la sección preparada y asegúrate de que el detalle necesario para la búsqueda prevista no quede más allá de la parte conservada tras el truncamiento.
Para una aplicación de búsqueda de informes, presenta secciones candidatas con sus ubicaciones de origen y examina su contenido real. Observaciones similares pueden tener causas o recomendaciones diferentes. Una puntuación vectorial ayuda a ordenar los candidatos con la configuración de comparación elegida; no establece que la conclusión de un informe se aplique a una situación nueva.
Para RAG, utiliza las secciones seleccionadas como contexto de origen para la etapa de redacción de respuestas y conserva sus asociaciones documentales. Este perfil exacto GTE-large aporta embeddings densos en inglés con 1024 dimensiones y un límite de entrada de 512 tokens. Las ediciones GTE multilingües y de contexto ampliado posteriores tienen identidades separadas, por lo que su cobertura lingüística o ajustes de entrada no se derivan del nombre de familia de este checkpoint.
POST /v1/embeddingstext, token_idsembedding| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites thenlper/gte-large | Predeterminado— |
Campoinput | Tipostring|string[]|integer[]|integer[][] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 Condiciones: Lote homogéneo no vacío. Los ID de tokens son números enteros no negativos. Presupuesto de entrada: Máximo: 512 · Unidad de texto: bytes UTF8 · Unidad de tokens: elementos de un arreglo de tokens | Predeterminado— |
Campoencoding_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites float | Predeterminadofloat |
Campodimensions | Tipointeger | RequisitoNo compatible | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— |
Campouser | Tipojson_value | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: La fuente permite este campo metadata de JSON; la semántica exacta en el sistema de origen depende del modelo. | Predeterminado— |
Camposession_id | Tipojson_value | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: La fuente permite este campo metadata de JSON; la semántica exacta en el sistema de origen depende del modelo. | Predeterminado— |
Campotrace | Tipojson_value | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: La fuente permite este campo metadata de JSON; la semántica exacta en el sistema de origen depende del modelo. | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options rechazado | Predeterminado— |
text_to_embedding
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, input |
Parámetroinput_shapes | Contratostring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parámetroencoding_format | Contratofloat |
Parámetrodimensions_override | Contratofalse |
Parámetromax_input_budget_units | Contrato512 |
Parámetromultimodal_objects | Contratofalse |
Parámetromaterial_types | Contratotext, token_ids |
Ciclo de vida: synchronous_json
Conserva todos los índices y dimensiones de los vectores.
El nombre de un modelo multimodal no habilita objetos de imagen en esta ruta exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.00002 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "thenlper/gte-large", "input": ["First document", "Second document"]}')\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='thenlper/gte-large',input=["First document","Second document"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\njson
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva cada vector con su índice. La cantidad de vectores debe ser igual a la cantidad de entradas; las dimensiones deben ser consistentes.
No se incorpora ningún endpoint de tareas de embeddings.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoobject | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campodata[].index | Tipointeger |
Campodata[].embedding | Tipofinite float[] |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra thenlper/gte-large
Usa las rutas de método indicadas arriba.