Source: https://ailoot.ai/models/he/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/
Language: he

# NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/facts.json)

## [NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)](https://ailoot.ai/models/he/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/)

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 הוא מודל ההטמעה הרב־מודלי של NVIDIA לאחזור. הוא הופך טקסט, תמונות או קלטי מסמך משולבים לווקטורים ותומך בחיפוש בשאילתת טקסט במסמכים המכילים טבלאות, תרשימים, טקסט ואינפוגרפיקה.

- [**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/he/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/#method-0)

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 הוא מודל ההטמעה של NVIDIA לאחזור רב־מודלי לצורך מענה על שאלות. הוא יכול לייצג מסמך כטקסט, כתמונה או כשילוב של תמונה וטקסט. לאחר מכן אפשר להשתמש בשאילתת טקסט כדי לאחזר מסמכים קשורים. הפרופיל המפורסם שלו תומך בתמונות מסמך המכילות טקסט, טבלאות, תרשימים ואינפוגרפיקה, ומחזיר וקטורי הטמעה.

#### הכינו פריטי מסמך שניתן לזהות

שמרו כל קלט מחובר למסמך המקור, לעמוד או לקטע שהוא מייצג. עבור עמוד חזותי, שמרו את התמונה וכל טקסט נלווה השייך לה. עבור קטע טקסט, שמרו את הכותרת או את תווית הסעיף כאשר הן עוזרות לפרש התאמה מאוחרת יותר. מזהי המקור האלה הופכים פריט שאוחזר לשימושי כראיה ולא רק כתוצאת דמיון מספרית.

בחרו את גבולות הפריטים סביב החומר שמשתמש צריך למצוא. תרשים והסברו עשויים להשתייך לאותו פריט; עמודים לא קשורים צריכים לשמור על הזהויות הנפרדות שלהם. בדקו אם הקלט קריא ואם הטקסט או התמונה מכילים את המידע שהשאילתה המיועדת אמורה לאחזר.

#### שאילתות טקסט ואחזור וקטורי

תפקיד המודל הוא להפיק וקטורים לאחזור, כאשר טקסט הוא צורת השאילתה המתוארת בפרופיל. שמרו את השאילתה והפריטים המאונדקסים בתצורת הטמעה תואמת. היישום מאחסן את הווקטורים, משווה ביניהם ומחזיר את פריטי המקור המתאימים. המסמך שאוחזר נשאר החומר לבדיקה או להעברה לשלב מאוחר יותר של יצירת תשובה.

ערכת בדיקה שימושית כוללת את השאלות שמשתמשים באמת שואלים ואת העמודים שצריך למצוא. בדקו התאמות שגויות או חסרות מול תוכן המקור וגבולות הפריטים. שמרו את מזהה המסמך המלא עם כל קטע או תמונה שנבחרו, כדי שאפשר יהיה לבדוק את התוצאה בהקשרה.

#### מכסת הקלט ותוצר החיפוש

הפרופיל המתארח המתועד מציין עד 131,072 טוקנים לכל קלט. חלקו קבוצות מקור גדולות יותר לקלטים נפרדים ומסומנים ושמרו על היחסים ביניהם. הפלט הווקטורי של הפרופיל אינו תשובה בניסוח חופשי שנוצרה בידי המודל או תמליל; שלב מאוחר יותר ביישום יכול להשתמש בראיות שאוחזרו כדי לענות על שאלה.

תוצר אחזור שלם מקשר את השאילתה, את פריטי המקור שנבחרו ואת המזהים שלהם. שמרו את מודל ההטמעה ואת הכנת הקלט ששימשו לאינדקס, כדי שאפשר יהיה להבחין בין שינויים מאוחרים יותר לבין שינויים באוסף המקורות.

**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/he/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`

### התחלה

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 הוא מודל ההטמעה הרב־מודלי של NVIDIA לאחזור. הוא הופך טקסט, תמונות או קלטי מסמך משולבים לווקטורים ותומך בחיפוש בשאילתת טקסט במסמכים המכילים טבלאות, תרשימים, טקסט ואינפוגרפיקה.

סוגי קלט נתמכים

טקסט · token\_ids

תוצאות

embedding

### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings`

סוגי קלט

`text`, `token_ids`

סוגי פלט

`embedding`

הקשר

⁦131,072⁩ tokens

פורמט פלט

json

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free | ברירת מחדל— |
| שדה`input` | סוג`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ תנאים: אצווה אחידה שאינה ריקה. מזהי הטוקנים הם מספרים שלמים אי־שליליים. תקציב קלט: מקסימום: ⁦131,072⁩ · יחידת טקסט: בתים בקידוד UTF8 · יחידת טוקנים: רכיבים במערך טוקנים | ברירת מחדל— |
| שדה`encoding_format` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות float | ברירת מחדלfloat |
| שדה`dimensions` | סוג`integer` | דרישהלא נתמך | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— |
| שדה`user` | סוג`json_value` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל. | ברירת מחדל— |
| שדה`session_id` | סוג`json_value` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל. | ברירת מחדל— |
| שדה`trace` | סוג`json_value` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל. | ברירת מחדל— |
| שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה | ברירת מחדל— |

שילובים של חומרי קלט

**text\_to\_embedding**

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, input |
| פרמטר`input_shapes` | מפרטstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| פרמטר`encoding_format` | מפרטfloat |
| פרמטר`dimensions_override` | מפרטfalse |
| פרמטר`max_input_budget_units` | מפרט131072 |
| פרמטר`multimodal_objects` | מפרטfalse |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext, token\_ids |

מחזור חיים: `synchronous_json`

שמרו כל אינדקס וקטור וממד.

שם מודל רב־מודאלי אינו מאפשר אובייקטי תמונה בנתיב המדויק הזה.

### תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

#### תעריפי Ailoot

#### מחירים לפי תצורה

| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
| --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free", "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
```

```python
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='nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### קבלה ושמירה של תוצאות

#### Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים

json

##### שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו כל וקטור עם האינדקס שלו. מספר הווקטורים חייב להיות שווה למספר פריטי הקלט; מספר הממדים חייב להיות עקבי.

##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה.

שדות התגובה

| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`object` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`data[].index` | סוגinteger |
| שדה`data[].embedding` | סוגfinite float\[\] |
| שדה`usage` | סוגobject |

שגיאות והשלבים הבאים

| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |

### כינויים

#### כינויים למודל

**Ailoot Ultra** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/he/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/he/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings)

FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `text`, `token_ids` → `embedding`

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

אילו מגבלות חלות?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `ctx`: `131072`; `input.budget.maximum`: `131072` (בתים בקידוד UTF8); `input.min_items`: `1`

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

## קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי

בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.

קוד הנחה עד 50%

הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.

הוצאות בהיסטוריה

המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

[בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)

## חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי

שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.

רישיון למכירה מחדש

שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.

מסמכים באתר

ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

[בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.