Source: https://ailoot.ai/models/he/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/
Language: he

# Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/facts.json)

## [Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2](https://ailoot.ai/models/he/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/)

Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 מייצג משפטים ופסקאות קצרות כווקטורים בעלי 384 ממדים לחיפוש סמנטי, לקיבוץ לאשכולות ולדמיון. המתכון שפורסם משלב איגום ממוצע עם נרמול L2 וברירת מחדל של 256 חלקי מילה.

- [**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/he/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/#method-0)

על המודל

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

all-MiniLM-L6-v2 הוא מקודד של Sentence Transformers למשפטים ולפסקאות קצרות. הוא ממפה כל טקסט לווקטור צפוף בעל 384 ממדים לאחזור, לקיבוץ לאשכולות ולדמיון בין משפטים. המודל עבר כוונון עדין מארכיטקטורת הבסיס MiniLM-L6-H384-uncased באמצעות למידה קונטרסטיבית על אוסף בן מיליארד זוגות משפטים.

#### הכינו רשומות תמציתיות ובעלות משמעות

בחרו את המשפט או הפסקה שצריכים להופיע בתוצאת חיפוש. באוסף שאלות נפוצות, שמרו את השאלה ואת ההסבר הקצר שמבדיל את נושאה. קטע על איפוס סיסמה שנשכחה צריך לשמור את נוהל האיפוס, במקום להצטמצם למילה מבודדת כגון ״חשבון״.

במאמר ארוך, אנדקסו מקטעים קצרים וקוהרנטיים ושמרו את מיקומי המקור שלהם. אחזרו מקטעים מועמדים באמצעות השוואת וקטור השאילתה לייצוגים המאוחסנים, ואז הציגו את הקטעים המקוריים, כדי שהקורא יוכל לבדוק את ההוראות בפועל.

#### השיגו את ייצוג המשפט

מתכון הקידוד הישיר של היצרן מחשב ממוצע של ייצוגי הטוקנים בעזרת מסכת הקשב ומחריג מיקומי ריפוד מהממוצע. לאחר מכן הוא מחיל נרמול L2. השלבים האלה מפיקים את הטמעת המשפט המשמשת להשוואה; ייצוגי טוקנים בודדים מהטרנספורמר שבבסיס ממלאים תפקיד אחר.

לכל פלט יש 384 רכיבים. השתמשו באותה נקודת ביקורת, באותו איגום ובאותו נרמול בעת בניית האוסף וקידוד שאילתות מאוחרות. דמיון קוסינוס יכול להשוות את הווקטורים שהתקבלו. ערך דמיון שימושי לדירוג מועמדים בהגדרה הזאת, ואילו הטקסט המקורי קובע אם מועמד עונה על השאלה.

#### אורך וגבולות המהדורה

ברירת המחדל שפורסמה קוטעת קלטים הארוכים מ־256 חלקי מילה. יחידת הטוקנייזר הזאת אינה מקבילה ישירות למילה רגילה או לתו. שמרו תנאים חשובים בתוך היחידה המאונדקסת ופצלו נוהל ארוך בגבולות בעלי משמעות לפני קידודו.

רצפי האימון הוגבלו ל־128 טוקנים. הגדרת האימון הזאת נפרדת מברירת המחדל של 256 חלקי מילה המשמשת לקידוד. בקטעים ארוכים באופן חריג או מקצועיים, השתמשו בדוגמאות מייצגות של שאילתות וקטעים להערכת התנהגות האחזור, במקום להניח שעמידה בגבול הקלט מבטיחה טיפול שווה בכל פרט.

מהדורת L6-v2 המדויקת היא פרופיל הטמעות באנגלית. למהדורות L12-v2 ו־paraphrase-MiniLM יש זהויות מודל ותצורות נפרדות. השם המשותף MiniLM או פלט בעל 384 ממדים אינם קובעים וקטורים הניתנים להחלפה.

#### חיפוש, דמיון וקיבוץ

לסקירת שאלות כפולות, אחזרו שאלות דומות והשוו את הניסוח בפועל לפני מיזוג רשומות. השאלות ״האם אוכל לאפס את הסיסמה שלי?״ ו״האם מנהל מערכת יכול לאפס את הסיסמה של משתמש אחר?״ עוסקות בנושאים קשורים אך בהרשאות שונות. שמרו את ההבחנה הזאת בטקסט המקודד ובשלב הסקירה.

לקיבוץ לאשכולות, השתמשו בהטמעות כקלטים מספריים לתהליך קיבוץ, ואז בדקו רשומות מייצגות לפני מתן שם לקבוצה. המודל הזה מספק וקטורים במקום תוויות אשכול כתובות או תשובה שנוצרה לשאלה נפוצה. התוצאה השימושית שלו היא ייצוג קומפקטי של קטע מקור קצר שנשאר מקושר לרשומה המקורית.

**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`

[`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

Sentence Transformers /`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`

### התחלה

Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 מייצג משפטים ופסקאות קצרות כווקטורים בעלי 384 ממדים לחיפוש סמנטי, לקיבוץ לאשכולות ולדמיון. המתכון שפורסם משלב איגום ממוצע עם נרמול L2 וברירת מחדל של 256 חלקי מילה.

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`

פורמט פלט

json

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות sentence-transformers/all-minilm-l6-v2 | 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: ⁦512⁩ · 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` | מפרט512 |
| 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

לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

לא צוין כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

לא צוין 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 **$0.00001** / 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": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2", "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='sentence-transformers/all-minilm-l6-v2',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** [`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

FAQ · Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`: `text`, `token_ids` → `embedding`

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

אילו מגבלות חלות?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`: `input.budget.maximum`: `512` (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.