E5-Base-v2 es el modelo de embeddings en inglés de intfloat, con doce capas y una representación de 768 dimensiones. Convierte el texto preparado en un vector numérico para recuperación, comparación semántica o uso como características en otra tarea. El checkpoint Base v2 es distinto de la edición Large v2 de veinticuatro capas y 1024 dimensiones y de los modelos E5 multilingües entrenados por separado.
E5 espera un rol al principio de la entrada. Para recuperación de pasajes, una pregunta empieza con «query:» y su posible fuente que contiene la respuesta empieza con «passage:». El fabricante recomienda «query:» en ambos lados para tareas simétricas como similaridad semántica y recuperación de paráfrasis. También recomienda ese prefijo cuando los vectores se vayan a utilizar como características para agrupación o clasificación.
Por ejemplo, una colección de comentarios puede contener varias solicitudes formuladas de manera diferente para la misma mejora. Codifica esos registros con la preparación simétrica recomendada y después compara o agrupa los vectores resultantes. Mantén la formulación original y el identificador del registro junto a cada representación, para que un grupo pueda examinarse como mensajes reales de clientes, en lugar de un conjunto de números sin explicación.
Para una colección de búsqueda, prepara preguntas y pasajes de origen con sus roles correspondientes. Una consulta útil es «query: Which setting changes the notification frequency?». El pasaje del corpus conserva la explicación y sus condiciones pertinentes. El prefijo forma parte de la preparación utilizada en el entrenamiento del modelo; el fabricante señala que omitirlo reduce el rendimiento.
El ejemplo oficial calcula una media de las representaciones de tokens teniendo en cuenta la máscara de atención y excluyendo el relleno, y después normaliza el vector resultante. Un producto escalar entre embeddings normalizados proporciona similaridad del coseno. Los 768 valores de salida describen un texto; no son una respuesta, una etiqueta de clase ni una puntuación de un reranker por pares.
En un flujo de agrupación, otra etapa forma grupos a partir de esos vectores. En un flujo de clasificación, otra etapa los utiliza como características de entrada. Conservar esa distinción facilita la interpretación del resultado: el embedding representa el registro, mientras que la tarea posterior determina un grupo o una etiqueta. Utiliza de forma coherente un modelo y una convención de preparación para las representaciones que se comparan.
La ficha del modelo indica que esta edición solo funciona con inglés y trunca el texto largo a un máximo de 512 tokens. Prepara pasajes coherentes dentro de ese espacio, incluido el prefijo de rol requerido. Una reseña, un informe o un manual largos deben dividirse en secciones significativas, en lugar de generar su embedding como una entrada demasiado grande cuya parte final se pierde.
Mantén un encabezado junto a las frases que introduce y conserva la condición o excepción que cambia el significado de una regla. Para registros cortos como comentarios, conserva el mensaje completo cuando quepa. Un identificador de origen y una versión guardados junto al vector permiten que una actualización posterior de la colección sustituya el registro correcto.
El fabricante explica que el orden relativo de las puntuaciones de coseno importa más que un valor absoluto. Un umbral de filtrado debe evaluarse con ejemplos propios de la colección, y la similaridad entre vectores no es una probabilidad calibrada de una etiqueta coincidente ni de una respuesta correcta. Examina registros próximos y discrepancias conocidas al decidir cómo se utilizarán los vectores.
El entregable útil es un índice de búsqueda en inglés, un conjunto de comparación semántica o características numéricas de texto emparejadas con sus registros de origen. Este perfil Base v2 aporta sus propias dimensiones, pooling y preparación de roles; la forma del vector o la cobertura lingüística de otra edición E5 no establece una representación intercambiable.
", "aboutText": "E5-Base-v2 es el modelo de embeddings en inglés de intfloat, con doce capas y una representación de 768 dimensiones. Convierte el texto preparado en un vector numérico para recuperación, comparación semántica o uso como características en otra tarea. El checkpoint Base v2 es distinto de la edición Large v2 de veinticuatro capas y 1024 dimensiones y de los modelos E5 multilingües entrenados por separado.\n\n### Utiliza los prefijos de rol del entrenamiento\n\nE5 espera un rol al principio de la entrada. Para recuperación de pasajes, una pregunta empieza con «query:» y su posible fuente que contiene la respuesta empieza con «passage:». El fabricante recomienda «query:» en ambos lados para tareas simétricas como similaridad semántica y recuperación de paráfrasis. También recomienda ese prefijo cuando los vectores se vayan a utilizar como características para agrupación o clasificación.\n\nPor ejemplo, una colección de comentarios puede contener varias solicitudes formuladas de manera diferente para la misma mejora. Codifica esos registros con la preparación simétrica recomendada y después compara o agrupa los vectores resultantes. Mantén la formulación original y el identificador del registro junto a cada representación, para que un grupo pueda examinarse como mensajes reales de clientes, en lugar de un conjunto de números sin explicación.\n\nPara una colección de búsqueda, prepara preguntas y pasajes de origen con sus roles correspondientes. Una consulta útil es «query: Which setting changes the notification frequency?». El pasaje del corpus conserva la explicación y sus condiciones pertinentes. El prefijo forma parte de la preparación utilizada en el entrenamiento del modelo; el fabricante señala que omitirlo reduce el rendimiento.\n\n### Agrega y compara la representación\n\nEl ejemplo oficial calcula una media de las representaciones de tokens teniendo en cuenta la máscara de atención y excluyendo el relleno, y después normaliza el vector resultante. Un producto escalar entre embeddings normalizados proporciona similaridad del coseno. Los 768 valores de salida describen un texto; no son una respuesta, una etiqueta de clase ni una puntuación de un reranker por pares.\n\nEn un flujo de agrupación, otra etapa forma grupos a partir de esos vectores. En un flujo de clasificación, otra etapa los utiliza como características de entrada. Conservar esa distinción facilita la interpretación del resultado: el embedding representa el registro, mientras que la tarea posterior determina un grupo o una etiqueta. Utiliza de forma coherente un modelo y una convención de preparación para las representaciones que se comparan.\n\n### Trabaja con inglés y dentro de 512 tokens\n\nLa ficha del modelo indica que esta edición solo funciona con inglés y trunca el texto largo a un máximo de 512 tokens. Prepara pasajes coherentes dentro de ese espacio, incluido el prefijo de rol requerido. Una reseña, un informe o un manual largos deben dividirse en secciones significativas, en lugar de generar su embedding como una entrada demasiado grande cuya parte final se pierde.\n\nMantén un encabezado junto a las frases que introduce y conserva la condición o excepción que cambia el significado de una regla. Para registros cortos como comentarios, conserva el mensaje completo cuando quepa. Un identificador de origen y una versión guardados junto al vector permiten que una actualización posterior de la colección sustituya el registro correcto.\n\n### Interpreta la similaridad para la tarea\n\nEl fabricante explica que el orden relativo de las puntuaciones de coseno importa más que un valor absoluto. Un umbral de filtrado debe evaluarse con ejemplos propios de la colección, y la similaridad entre vectores no es una probabilidad calibrada de una etiqueta coincidente ni de una respuesta correcta. Examina registros próximos y discrepancias conocidas al decidir cómo se utilizarán los vectores.\n\nEl entregable útil es un índice de búsqueda en inglés, un conjunto de comparación semántica o características numéricas de texto emparejadas con sus registros de origen. Este perfil Base v2 aporta sus propias dimensiones, pooling y preparación de roles; la forma del vector o la cobertura lingüística de otra edición E5 no establece una representación intercambiable.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "ba69aff176c4cc995764b61a5a0efbd82e6fc48a54ee2684aa3aa3bacda57a09", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es", "methods": [ { "html": "intfloat/e5-base-v2intfloat E5-Base-v2 transforma texto en inglés en embeddings de 768 dimensiones con un codificador de 12 capas. Los prefijos de consulta/pasaje y una ventana de 512 tokens definen su preparación para búsqueda, comparación de paráfrasis, agrupación y características textuales.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
E5-Base-v2 es el modelo de embeddings en inglés de intfloat, con doce capas y una representación de 768 dimensiones. Convierte el texto preparado en un vector numérico para recuperación, comparación semántica o uso como características en otra tarea. El checkpoint Base v2 es distinto de la edición Large v2 de veinticuatro capas y 1024 dimensiones y de los modelos E5 multilingües entrenados por separado.
E5 espera un rol al principio de la entrada. Para recuperación de pasajes, una pregunta empieza con «query:» y su posible fuente que contiene la respuesta empieza con «passage:». El fabricante recomienda «query:» en ambos lados para tareas simétricas como similaridad semántica y recuperación de paráfrasis. También recomienda ese prefijo cuando los vectores se vayan a utilizar como características para agrupación o clasificación.
Por ejemplo, una colección de comentarios puede contener varias solicitudes formuladas de manera diferente para la misma mejora. Codifica esos registros con la preparación simétrica recomendada y después compara o agrupa los vectores resultantes. Mantén la formulación original y el identificador del registro junto a cada representación, para que un grupo pueda examinarse como mensajes reales de clientes, en lugar de un conjunto de números sin explicación.
Para una colección de búsqueda, prepara preguntas y pasajes de origen con sus roles correspondientes. Una consulta útil es «query: Which setting changes the notification frequency?». El pasaje del corpus conserva la explicación y sus condiciones pertinentes. El prefijo forma parte de la preparación utilizada en el entrenamiento del modelo; el fabricante señala que omitirlo reduce el rendimiento.
El ejemplo oficial calcula una media de las representaciones de tokens teniendo en cuenta la máscara de atención y excluyendo el relleno, y después normaliza el vector resultante. Un producto escalar entre embeddings normalizados proporciona similaridad del coseno. Los 768 valores de salida describen un texto; no son una respuesta, una etiqueta de clase ni una puntuación de un reranker por pares.
En un flujo de agrupación, otra etapa forma grupos a partir de esos vectores. En un flujo de clasificación, otra etapa los utiliza como características de entrada. Conservar esa distinción facilita la interpretación del resultado: el embedding representa el registro, mientras que la tarea posterior determina un grupo o una etiqueta. Utiliza de forma coherente un modelo y una convención de preparación para las representaciones que se comparan.
La ficha del modelo indica que esta edición solo funciona con inglés y trunca el texto largo a un máximo de 512 tokens. Prepara pasajes coherentes dentro de ese espacio, incluido el prefijo de rol requerido. Una reseña, un informe o un manual largos deben dividirse en secciones significativas, en lugar de generar su embedding como una entrada demasiado grande cuya parte final se pierde.
Mantén un encabezado junto a las frases que introduce y conserva la condición o excepción que cambia el significado de una regla. Para registros cortos como comentarios, conserva el mensaje completo cuando quepa. Un identificador de origen y una versión guardados junto al vector permiten que una actualización posterior de la colección sustituya el registro correcto.
El fabricante explica que el orden relativo de las puntuaciones de coseno importa más que un valor absoluto. Un umbral de filtrado debe evaluarse con ejemplos propios de la colección, y la similaridad entre vectores no es una probabilidad calibrada de una etiqueta coincidente ni de una respuesta correcta. Examina registros próximos y discrepancias conocidas al decidir cómo se utilizarán los vectores.
El entregable útil es un índice de búsqueda en inglés, un conjunto de comparación semántica o características numéricas de texto emparejadas con sus registros de origen. Este perfil Base v2 aporta sus propias dimensiones, pooling y preparación de roles; la forma del vector o la cobertura lingüística de otra edición E5 no establece una representación intercambiable.
POST /v1/embeddingstext, token_idsembedding| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites intfloat/e5-base-v2 | 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 array 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: Source permite este campo de metadatos JSON; su semántica exacta en el proveedor depende de cada modelo. | Predeterminado— |
Camposession_id | Tipojson_value | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: Source permite este campo de metadatos JSON; su semántica exacta en el proveedor depende de cada modelo. | Predeterminado— |
Campotrace | Tipojson_value | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: Source permite este campo de metadatos JSON; su semántica exacta en el proveedor depende de cada modelo. | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza | 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.
Que el modelo tenga un nombre multimodal no permite enviar objetos de imagen por esta ruta concreta.
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 $0.00001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "intfloat/e5-base-v2", "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='intfloat/e5-base-v2',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. El número de vectores debe coincidir con el número de entradas; las dimensiones deben ser coherentes.
No se introduce ningún endpoint de trabajos 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 intfloat/e5-base-v2
Usa las rutas de método indicadas arriba.