Source: https://ailoot.ai/models/he/thenlper-gte-large/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/thenlper-gte-large/
Language: he

# Thenlper: GTE-Large

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/thenlper-gte-large/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/thenlper-gte-large/facts.json)

## [Thenlper: GTE-Large](https://ailoot.ai/models/he/thenlper-gte-large/)

Alibaba DAMO Academy GTE-large ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בני 1024 ממדים לאחזור, לדמיון סמנטי ולדירוג מחדש המבוסס על הטמעות. התהליך המומלץ שלו משתמש במיצוע, בנרמול אופציונלי ובאורך רצף מרבי של 512 טוקנים.

- [**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings` `thenlper/gte-large`](https://ailoot.ai/models/he/thenlper-gte-large/#method-0)

על המודל

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

GTE-large הוא מודל General Text Embeddings בגודל Large שאומן בידי Alibaba DAMO Academy. זהו מקודד טקסט באנגלית המבוסס בעיקר על מסגרת BERT, עם ייצוג צפוף בן 1024 ממדים לכל קלט. היצרן מאמן את משפחת GTE על זוגות טקסט בעלי קשר רלוונטיות מתחומים שונים, ומציין אחזור, דמיון סמנטי בין טקסטים ודירוג טקסט מחדש כיישומים בהמשך התהליך.

#### ייצגו את תוכן הסעיף

הכינו את הקטע באנגלית שאותו צריך להשוות לשאילתת חיפוש. באוסף דוחות טכניים, שמרו את נושא הסעיף הקצר, את התצפית ואת התנאי הרלוונטי. דוח המתאר רטט רק תחת עומס מסוים צריך לשמור את התנאי הזה, במקום להותיר אמירה כללית על רטט.

שמרו מזהי מקור, כותרות מסמכים ומיקומי סעיפים יחד עם הווקטורים המאוחסנים. שאילתה יכולה לאחזר סעיפים מועמדים, ואילו הדוח המקורי נשאר זמין לאימות הציוד, התנאי והמסקנה. ההטמעה מספקת ייצוג מספרי של תוכן הקטע.

#### איגום, נרמול ושימוש בווקטורים

התהליך המפורסם משתמש במיצוע ייצוגי הטוקנים עם מסכת הקשב, תוך השמטת טוקני הריפוד מהממוצע. הוא מציג גם נרמול L2 אופציונלי ואחריו השוואה באמצעות מכפלה סקלרית של וקטורים מנורמלים. דוגמת Sentence Transformers משתמשת בדמיון קוסינוס.

שמרו על אותן הגדרות הכנה, איגום והשוואה באוסף ובצד השאילתה. כל ייצוג מכיל 1024 רכיבים. מספר הרכיבים הגדול יותר הוא פרט של המהדורה; הוא אינו מוכיח שאפשר לערבב וקטורי GTE-large עם הייצוג בן 768 הממדים של GTE-base או עם מקודד אחר בן 1024 ממדים.

תהליך דירוג מחדש יכול להשוות הטמעת שאילתה לקבוצה של הטמעות מועמדים שכבר אוחזרו ולשנות את סדר הרשומות האלה. שמרו על ההבחנה בין השוואת הווקטורים הזו לבין מודל נפרד שמעריך במשותף זוג שאילתה–קטע.

#### אורך הקלט והמגבלה לאנגלית

כרטיס המודל מגביל במפורש את המודל המדויק הזה לטקסט באנגלית וקוטע קלטים ארוכים לאורך מרבי של 512 טוקנים. חלקו דוח טכני ארוך לסעיפים לכידים ושמרו מספיק הקשר מקומי כדי שכל סעיף יעמוד בפני עצמו. אם משפט תלוי בסייג קודם, שמרו את הסייג באותה יחידה מאונדקסת כאשר הוא נכנס בה.

גבול טוקנים שונה ממספר מילים גלוי. בדקו את אורך הסעיף שהוכן וודאו שהפרט הדרוש לחיפוש המיועד אינו נמצא מעבר לחלק הנשמר לאחר הקיטוע.

#### בדקו את הראיות שאוחזרו

ביישום לחיפוש דוחות, הציגו סעיפים מועמדים עם מיקומם במקור ובדקו את תוכנם בפועל. לתצפיות דומות יכולים להיות גורמים או המלצות שונים. ציון וקטורי עוזר לסדר את המועמדים בהתאם להגדרות ההשוואה שנבחרו; הוא אינו מוכיח שמסקנת דוח חלה במצב חדש.

ב־RAG, השתמשו בסעיפים שנבחרו כהקשר מקור לשלב כתיבת התשובה ושמרו את הקישורים שלהם למסמכים. פרופיל GTE-large המדויק הזה מספק הטמעות צפופות באנגלית עם 1024 ממדים וגבול קלט של 512 טוקנים. למהדורות GTE מאוחרות יותר שהן רב־לשוניות או בעלות הקשר מורחב יש זהויות נפרדות, ולכן כיסוי השפות או הגדרות הקלט שלהן אינם נובעים משם המשפחה של גרסת המודל הזו.

**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings` `thenlper/gte-large`

[`thenlper/gte-large`](https://ailoot.ai/models/he/#m=thenlper%2Fgte-large&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-large&fmt=embeddings)

Thenlper /`thenlper/gte-large`

### התחלה

Alibaba DAMO Academy GTE-large ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בני 1024 ממדים לאחזור, לדמיון סמנטי ולדירוג מחדש המבוסס על הטמעות. התהליך המומלץ שלו משתמש במיצוע, בנרמול אופציונלי ובאורך רצף מרבי של 512 טוקנים.

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 thenlper/gte-large | 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 **$0.00002** / 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": "thenlper/gte-large", "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='thenlper/gte-large',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** [`thenlper/gte-large`](https://ailoot.ai/models/he/#m=thenlper%2Fgte-large&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-large&fmt=embeddings)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`thenlper/gte-large`](https://ailoot.ai/models/he/#m=thenlper%2Fgte-large&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-large&fmt=embeddings)

FAQ · Thenlper: GTE-Large

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-large`: `text`, `token_ids` → `embedding`

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-large`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

אילו מגבלות חלות?

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-large`: `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.