Intfloat: E5-Large-v2
Az intfloat E5-Large-v2 angol lekérdezéseket és szövegrészleteket kódol 1024 dimenziós vektorokként. A 24 rétegű modell query/passage szerepeket, átlagoló poolingot és 512 tokenes bemeneti korlátot használ kereséshez, szemantikai hasonlósághoz és numerikus szövegjellemzőkhöz.
A modellről
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
Az E5-Large-v2 az intfloat 24 rétegű angol szövegbeágyazási modellje, 1024 dimenziós kimenettel. Lekérdezések és szövegrészletek numerikus reprezentálására tervezték visszakeresési és más beágyazási feladatokhoz. Az E5 előkészítési konvenciója a tanítás része: a bemeneti szöveg szerepelőtagot tartalmaz, és a kódolt tokenreprezentációkat pooling egyesíti a szöveg egyetlen vektorává.
A query és passage szerepeket tartsa egyértelműen megadva
Aszimmetrikus visszakeresésnél a kérdést „query:”, a korpusz szövegét „passage:” előtaggal kezdje. Ezek a szerepek megkülönböztetik a felhasználó által keresett információt az azt esetleg megválaszoló anyagtól. Szimmetrikus összehasonlításhoz, parafráziskereséshez, klaszterezéshez vagy osztályozási jellemzőkhöz a gyártó a „query:” előtagot ajánlja a beágyazandó szövegekhez.
Egy gyakorlati gyűjtemény angol ügyfélszolgálati magyarázatokat indexelhet. Készítsen elő például egy „query: What should I check before replacing the connector?” kérdést, és párosítsa az ellenőrzéseket és kivételeket leíró forrásszövegrészletekkel. A szövegrészlet megtartja a neki megfelelő előtagot. Minden vektor mellett tárolja a forrásazonosítót és az eredeti megfogalmazást, hogy az eredmény visszaadhassa a felhasználó által elolvasandó anyagot.
Az előtagok nem díszítő címkék, amelyeket a feladat egyik oldaláról el lehet hagyni. A gyártó szerint elhagyásuk rontja a visszakeresési teljesítményt, mert a modellt ezzel az előkészítéssel tanították. A korpusz építésekor és később a lekérdezés beágyazásakor is következetesen alkalmazza a kiválasztott szerepet.
Átlagoló pooling és normalizált vektorok
A hivatalos kódolási példa átlagolja a tokenreprezentációkat, a figyelmi maszkkal kizárva a kitöltő pozíciókat. Ezután normalizálja a kapott vektort. A normalizált lekérdezés- és szövegrészlet-vektorok skalárszorzata koszinuszhasonlóságot ad a jelöltek sorba rendezéséhez. Ez az átlagoló poolingrecept az E5-Large-v2-höz tartozik; egy másik család első tokent használó poolingreceptje külön előkészítési választás.
Az 1024 kimeneti érték alkotja a beágyazást, nem írásos választ vagy közvetlen kategóriacímkét. Egy keresési lépés kompatibilis korpuszreprezentációkkal hasonlítja össze ezeket az értékeket, egy későbbi lépés pedig a kiválasztott szövegrészletet használja. Ha a vektorok klaszterezési vagy osztályozói jellemzőként szolgálnak, őrizze meg minden vektor kapcsolatát azzal a bemeneti rekorddal, amelynek jellemzőit reprezentálja.
Angol szöveg az ablakon belül
A modellkártya kizárólag angol szöveget és a hosszú bemenet legfeljebb 512 tokenre csonkítását írja elő. Minden dokumentumrészlet legyen összefüggő ezen az ablakon belül, a szerepelőtaggal és hasznos forráskontextussal együtt. A hosszú kézikönyvet olyan szakaszokká érdemes előkészíteni, amelyek címei, feltételei és utasításai külön visszakeresve is érthetők.
Például egy beállítást leíró részletnek szüksége lehet a beállítás definíciójára és a következő mondat kivételére. Ezt a kis egységet együtt tartsa meg, ne pusztán karakterszám alapján bontsa fel. A szülődokumentumot és forrásverziót tartsa a szövegrészlettel együtt, hogy egy frissítés a megfelelő anyagot cserélje le.
A rangsort visszakeresési bizonyítékként olvassa
A gyártó kifejti, hogy a koszinuszpontszámok sorrendje fontosabb az abszolút értékeknél. A pontszámot nem szabad annak kalibrált valószínűségeként értelmezni, hogy egy szövegrészlet megválaszolja a kérdést. Ellenőrizzen ismert, választ tartalmazó részleteket és közeli nem releváns anyagot, amikor eldönti, hány eredményt tart meg, vagy hol szűri a jelöltkészletet.
A hasznos kimenet korpusz- vagy lekérdezésreprezentáció, szemantikai összehasonlítási jelzés vagy más feladat numerikus jellemzői. Ez a pontos angol Large v2 checkpoint különálló marad az E5-Base-v2 és Multilingual-E5-Large modellektől. Az egyező dimenziószám önmagában nem teszi vektoraikat dokumentáltan közös beágyazási térré.
Ailoot Ultra · Beágyazások POST /v1/embeddings intfloat/e5-large-v2
intfloat/e5-large-v2Kezdő lépések
Az intfloat E5-Large-v2 angol lekérdezéseket és szövegrészleteket kódol 1024 dimenziós vektorokként. A 24 rétegű modell query/passage szerepeket, átlagoló poolingot és 512 tokenes bemeneti korlátot használ kereséshez, szemantikai hasonlósághoz és numerikus szövegjellemzőkhöz.
- Elfogadott bemenetek
- Szöveg · token_ids
- Eredmények
- embedding
Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok
Ailoot Ultra · Beágyazások POST /v1/embeddings
- Bemenet
text,token_ids- Kimenet
embedding- Kimeneti formátum
- json
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok intfloat/e5-large-v2 | Alapértelmezett— |
Mezőinput | Típusstring|string[]|integer[]|integer[][] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 Feltételek: Nem üres, homogén köteg. A tokenazonosítók nemnegatív egész számok. Bemeneti keret: Maximum: 512 · Szövegegység: UTF8-bájtok · Tokenegység: tokentömb elemei | Alapértelmezett— |
Mezőencoding_format | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float | Alapértelmezettfloat |
Meződimensions | Típusinteger | KövetelményNem támogatott | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőuser | Típusjson_value | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— |
Mezősession_id | Típusjson_value | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— |
Mezőtrace | Típusjson_value | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasítva | Alapértelmezett— |
Bemeneti anyagok kombinációi
text_to_embedding
Metódus paraméterei és életciklusa
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, input |
Paraméterinput_shapes | Szerződésstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Paraméterencoding_format | Szerződésfloat |
Paraméterdimensions_override | Szerződésfalse |
Paramétermax_input_budget_units | Szerződés512 |
Paramétermultimodal_objects | Szerződésfalse |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext, token_ids |
Életciklus: synchronous_json
Őrizze meg minden vektor indexét és dimenzióját.
A multimodális modell neve ezen a pontos útvonalon nem teszi lehetővé képobjektumok használatát.
Díjcsomagok
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
- Gyors mód
- Nincs megadva Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Nincs megadva Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Nincs megadva Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Ailoot-díjak
Árak beállításonként
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.00002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · Beágyazások
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "intfloat/e5-large-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
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='intfloat/e5-large-v2',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
Eredmények fogadása és mentése
Ailoot Ultra · Beágyazások
json
Őrizzen meg minden elkészült eredményt
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizzen meg minden vektort az indexével együtt. A vektorok számának meg kell egyeznie a bemenetek számával; a dimenzióknak egységesnek kell lenniük.
Ha az eredeti választ ellenőrizni kell
Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont.
Válaszmezők
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőobject | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Meződata[].index | Típusinteger |
Meződata[].embedding | Típusfinite float[] |
Mezőusage | Típusobject |
Hibák és következő lépések
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Álnevek
Modell álnevei
Ailoot Ultra intfloat/e5-large-v2
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
FAQ · Intfloat: E5-Large-v2
- Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?
POST /v1/embeddings·intfloat/e5-large-v2:text,token_ids→embedding- Mely mezőket használja a kérés?
POST /v1/embeddings·intfloat/e5-large-v2:model,input,encoding_format,provider- Milyen korlátok érvényesek?
POST /v1/embeddings·intfloat/e5-large-v2:input.budget.maximum:512(UTF8-bájtok);input.min_items:1