Nemotron 3 Embed 1B
Nemotron 3 Embed 1B ממיר טקסטים לווקטורים לחיפוש רב־לשוני, לחיפוש קוד ול־RAG. מעבד רצפים של עד 32768 טוקנים ומפיק ייצוג בעל 2048 מספרים.
- Ailoot · ייצוגים וקטוריים
POST /v1/embeddingsnvidia/nemotron-3-embed-1b - Ailoot · ייצוגים וקטוריים
POST /v1/embeddingsnemotron-3-embed - Ailoot · ייצוגים וקטוריים
POST /v1/embeddingsnemotron-3-embed-latest
על המודל
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Nemotron 3 Embed 1B הוא מודל טקסטואלי של NVIDIA לחיפוש לפי משמעות ולהשוואת מקטעים. הוא מקודד שאלות, מסמכים וקוד לווקטורים מספריים צפופים. הייצוגים האלה משמשים למציאת ההקשר הדרוש באוספים גדולים, להשלמת תשובת עוזר באמצעותו או לחילוץ מידע שנשמר בעבר לשלב הבא של סוכן.
ידע רב־לשוני וקוד
המודל מיועד לחיפוש רב־לשוני ובין־לשוני: השאלה והחומר המתאים יכולים להיכתב בשפות שונות. רוסית כלולה בקבוצה שפורסמה של 34 שפות, יחד עם אנגלית, אוקראינית, סינית, יפנית, ערבית ואחרות. זה מועיל לבסיסי ידע משותפים שבהם מסמכים טכניים ופניות משתמשים אינם מותאמים לשפה אחת.
בין המשימות: חיפוש בתיעוד, השוואת טקסטים וחילוץ קוד לפי תיאור מילולי. חלון קלט גדול מאפשר לעבוד עם מסמכים ארוכים, עם הקשר קוד רחב ועם היסטוריה של כמה שלבי סוכן. החומר שנמצא מוחזר לתהליך ההמשך כהקשר; הרכיב הבא במערכת מפיק את ההסברים והתשובות הסופיים.
מטקסט לווקטור
הקלט מורכב ממחרוזות טקסט. לכל מחרוזת מופק וקטור אחד של 2048 מספרים. אורך הרצף המרבי הוא 32768 טוקנים; חומר ארוך יותר צריך לחלק לחלקים או לקצר. בהכנת הקלט מבחינים בין שאלה למסמך: המודל אומן להשוות את התפקידים שלהם, ולכן אין לעצב מחרוזת זהה בשתי המשימות האלה בלי להתחשב בייעוד.
הווקטורים מנורמלים לפי אורך. בייצוג כזה מכפלה סקלרית ודמיון קוסינוסי נותנים דרך השוואה שקולה. אפשר להשאיר את 1024 או 512 הקואורדינטות הראשונות של הווקטור המלא, אך לאחר הקיצור צריך לבצע נרמול מחדש. זהו מאפיין של עיבוד התוצאה; צריך לבחור ממד ייצוג עקבי לאוסף ולשאילתות.
איך בנוי מודל קומפקטי
המקודד כולל כ־1,14 מיליארד פרמטרים. הוא נוצר ממודל המבוסס על Ministral 3 3B באמצעות שני שלבים של צמצום מבני וזיקוק. קשב דו־כיווני מביא בחשבון את כל הקלט, ואז מחושב ממוצע ייצוגי הטוקנים לווקטור משותף.
NVIDIA מפרסמת גרסאות BF16 ו־NVFP4. מרחבי הייצוג שלהן קרובים, אך החלפת גרסה דורשת בדיקה על המסמכים שלך. דמיון מספרי ואורך ההקשר אינם מבטיחים שהחיפוש תמיד יבחר במקטע הנכון.
Ailoot · ייצוגים וקטוריים POST /v1/embeddings nvidia/nemotron-3-embed-1b
nvidia/nemotron-3-embed-1bnvidia/nemotron-3-embed-1bnemotron-3-embednemotron-3-embed-latest
התחלה
Nemotron 3 Embed 1B ממיר טקסטים לווקטורים לחיפוש רב־לשוני, לחיפוש קוד ול־RAG. מעבד רצפים של עד 32768 טוקנים ומפיק ייצוג בעל 2048 מספרים.
- סוגי קלט נתמכים
- טקסט
- תוצאות
- embedding
זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
Ailoot · ייצוגים וקטוריים POST /v1/embeddings
- סוגי קלט
text- סוגי פלט
embedding- הקשר
- 4,096 tokens
- פורמט פלט
- json
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות nvidia/nemotron-3-embed-1b | ברירת מחדל— |
שדהinput | סוגstring|string[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 תנאים: כל מחרוזת חייבת להיות לא ריקה לאחר הסרת רווחים בקצוות; כתובות URI מסוג data נדחות; התקציב שהתקבל מודד את בתי ה־UTF8 הרלוונטיים. | ברירת מחדל— |
שדהinput_type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות query, passage | ברירת מחדלquery |
שדהencoding_format | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות float, base64 | ברירת מחדלfloat |
שדהtruncate | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות NONE, START, END | ברירת מחדל— |
שדהdimensions | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 | ברירת מחדל— |
שדהuser | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
text_to_embedding
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרrequired | מפרטmodel, input |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
תעריפים
תעריפי שיטות Ailoot
POST /v1/embeddings- קלט
- 0.0001 $ / 1K
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 →
דוגמאות לבקשות
Ailoot · ייצוגים וקטוריים
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b", "input": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]=[text]
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
קבלה ושמירה של תוצאות
Ailoot · ייצוגים וקטוריים
json
שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
יש לפענח וקטורי base64 רק כאשר הפורמט הזה התבקש; יש לשמור כל וקטור ואת האינדקס המקורי שלו.
כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהdata[].index | סוגinteger |
שדהdata[].embedding | סוגfinite float[]|base64 float32 vector |
שדהmodel | סוגstring |
שדהusage | 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 nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
Ailoot · ייצוגים וקטוריים POST /v1/embeddings nemotron-3-embed
nemotron-3-embednvidia/nemotron-3-embed-1bnemotron-3-embednemotron-3-embed-latest
התחלה
Nemotron 3 Embed 1B ממיר טקסטים לווקטורים לחיפוש רב־לשוני, לחיפוש קוד ול־RAG. מעבד רצפים של עד 32768 טוקנים ומפיק ייצוג בעל 2048 מספרים.
- סוגי קלט נתמכים
- טקסט
- תוצאות
- embedding
זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
Ailoot · ייצוגים וקטוריים POST /v1/embeddings
- סוגי קלט
text- סוגי פלט
embedding- הקשר
- 4,096 tokens
- פורמט פלט
- json
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות nemotron-3-embed | ברירת מחדל— |
שדהinput | סוגstring|string[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 תנאים: כל מחרוזת חייבת להיות לא ריקה לאחר הסרת רווחים בקצוות; כתובות URI מסוג data נדחות; התקציב שהתקבל מודד את בתי ה־UTF8 הרלוונטיים. | ברירת מחדל— |
שדהinput_type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות query, passage | ברירת מחדלquery |
שדהencoding_format | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות float, base64 | ברירת מחדלfloat |
שדהtruncate | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות NONE, START, END | ברירת מחדל— |
שדהdimensions | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 | ברירת מחדל— |
שדהuser | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
text_to_embedding
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרrequired | מפרטmodel, input |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
תעריפים
תעריפי שיטות Ailoot
POST /v1/embeddings- קלט
- 0.0001 $ / 1K
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 →
דוגמאות לבקשות
Ailoot · ייצוגים וקטוריים
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-embed", "input": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]=[text]
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
קבלה ושמירה של תוצאות
Ailoot · ייצוגים וקטוריים
json
שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
יש לפענח וקטורי base64 רק כאשר הפורמט הזה התבקש; יש לשמור כל וקטור ואת האינדקס המקורי שלו.
כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהdata[].index | סוגinteger |
שדהdata[].embedding | סוגfinite float[]|base64 float32 vector |
שדהmodel | סוגstring |
שדהusage | 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 nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
Ailoot · ייצוגים וקטוריים POST /v1/embeddings nemotron-3-embed-latest
nemotron-3-embed-latestnvidia/nemotron-3-embed-1bnemotron-3-embednemotron-3-embed-latest
התחלה
Nemotron 3 Embed 1B ממיר טקסטים לווקטורים לחיפוש רב־לשוני, לחיפוש קוד ול־RAG. מעבד רצפים של עד 32768 טוקנים ומפיק ייצוג בעל 2048 מספרים.
- סוגי קלט נתמכים
- טקסט
- תוצאות
- embedding
זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
Ailoot · ייצוגים וקטוריים POST /v1/embeddings
- סוגי קלט
text- סוגי פלט
embedding- הקשר
- 4,096 tokens
- פורמט פלט
- json
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות nemotron-3-embed-latest | ברירת מחדל— |
שדהinput | סוגstring|string[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 תנאים: כל מחרוזת חייבת להיות לא ריקה לאחר הסרת רווחים בקצוות; כתובות URI מסוג data נדחות; התקציב שהתקבל מודד את בתי ה־UTF8 הרלוונטיים. | ברירת מחדל— |
שדהinput_type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות query, passage | ברירת מחדלquery |
שדהencoding_format | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות float, base64 | ברירת מחדלfloat |
שדהtruncate | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות NONE, START, END | ברירת מחדל— |
שדהdimensions | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 | ברירת מחדל— |
שדהuser | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
text_to_embedding
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרrequired | מפרטmodel, input |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
תעריפים
תעריפי שיטות Ailoot
POST /v1/embeddings- קלט
- 0.0001 $ / 1K
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 →
דוגמאות לבקשות
Ailoot · ייצוגים וקטוריים
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-embed-latest", "input": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]=[text]
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
קבלה ושמירה של תוצאות
Ailoot · ייצוגים וקטוריים
json
שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
יש לפענח וקטורי base64 רק כאשר הפורמט הזה התבקש; יש לשמור כל וקטור ואת האינדקס המקורי שלו.
כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהdata[].index | סוגinteger |
שדהdata[].embedding | סוגfinite float[]|base64 float32 vector |
שדהmodel | סוגstring |
שדהusage | 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 nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
FAQ · nvidia/nemotron-3-embed-1b
- אילו קלטים ותוצאות זמינים?
POST /v1/embeddings·nvidia/nemotron-3-embed-1b:text→embeddingPOST /v1/embeddings·nemotron-3-embed:text→embeddingPOST /v1/embeddings·nemotron-3-embed-latest:text→embedding- באילו שדות הבקשה משתמשת?
POST /v1/embeddings·nvidia/nemotron-3-embed-1b:model,input,input_type,encoding_format,truncate,dimensions,userPOST /v1/embeddings·nemotron-3-embed:model,input,input_type,encoding_format,truncate,dimensions,userPOST /v1/embeddings·nemotron-3-embed-latest:model,input,input_type,encoding_format,truncate,dimensions,user- אילו מגבלות חלות?
POST /v1/embeddings·nvidia/nemotron-3-embed-1b:ctx:4096;input.min_items:1;dimensions.minimum:1POST /v1/embeddings·nemotron-3-embed:ctx:4096;input.min_items:1;dimensions.minimum:1POST /v1/embeddings·nemotron-3-embed-latest:ctx:4096;input.min_items:1;dimensions.minimum:1