Source: https://ailoot.ai/models/hu/intfloat-multilingual-e5-large/ Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/intfloat-multilingual-e5-large/ Language: hu # Intfloat: Multilingual-E5-Large [Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/intfloat-multilingual-e5-large/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/intfloat-multilingual-e5-large/facts.json) ## [Intfloat: Multilingual-E5-Large](https://ailoot.ai/models/hu/intfloat-multilingual-e5-large/) Az intfloat Multilingual-E5-Large 24 rétegű modellel kódol többnyelvű szöveget 1024 dimenziós vektorokká. Támogatja az XLM-R száz nyelvre kiterjedő hatókörét, minden nyelvhez angol query/passage előtagokat használ, és 512 tokenre csonkítja a bemenetet. - [**Ailoot Ultra · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/hu/intfloat-multilingual-e5-large/#method-0) A modellről Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók. A Multilingual-E5-Large az intfloat többnyelvű, sűrű szövegbeágyazási modellje, 24 réteggel és 1024 dimenziós kimenettel. Az XLM-RoBERTa Large modellből inicializálták, majd többnyelvű adatokon tanították tovább. A modellkártya az XLM-R száz nyelvre kiterjedő hatókörének támogatását írja le, és megjegyzi az alacsony erőforrású nyelveken gyengébb teljesítményt. Vektorai szöveget reprezentálnak információ-visszakereséshez, szemantikai összehasonlításhoz és numerikus jellemzőket használó feladatokhoz. #### Minden nyelven őrizze meg a bemenet szerepét A betanított előtagok a „query:” és a „passage:”, nem angol szövegnél is. A keresési lekérdezés és a korpusz szövegrészletei a nekik megfelelő szerepet használják. Az előtagok ezek az angol karakterláncok maradnak, a forrás megfogalmazása pedig megtartja a saját nyelvét. Szimmetrikus szemantikai hasonlósághoz, parafrázis-visszakereséshez, párhuzamos szövegek bányászatához vagy jellemzőként való használathoz a gyártó a „query:” előtagot ajánlja. Egy gyakorlati gyűjtemény több támogatott nyelven tartalmazhat dokumentációt. Minden szövegrészlet nyelvét, eredeti szövegét és forráshelyét tartsa meg a vektor mellett. A célközönség tényleges keresési kérdéseit készítse elő, ne feltételezze, hogy egyetlen angol teszt az egész gyűjteményt képviseli. A kimenet adja vissza a tényleges szövegrészletet és kontextusát, hogy az olvasó megítélhesse, mit mond. Többnyelvű megfeleltetési feladatnál legyen világos az összehasonlítás célja. Egy lehetséges fordításpár és egy alátámasztó szövegrészletet kereső lekérdezés eltérő előkészítést igényel. A modell szerepelőtagokra vonatkozó útmutatása konkrét konvenciót ad e feladatokhoz; az előtag elhagyása nem a dokumentált megfelelője, mert megváltoztatja a tanításban használt bemeneti mintát. #### Pooling és vektor-összehasonlítás A gyártó példája figyelmi maszkkal átlagolja a tokenreprezentációkat, kizárva a kitöltő pozíciókat, majd normalizálja a vektort. A normalizált skalárszorzatok koszinuszhasonlóságot adnak. Az 1024 dimenziós tömb egy előkészített szöveget reprezentál. A pontos modellt és az előkészítést tartsa a tárolt vektorokhoz kapcsolva, hogy a későbbi lekérdezések megfelelő reprezentációt használjanak. Ezek a vektorok jelöltrangsorokat vagy jellemzőket adhatnak egy későbbi klaszterezési vagy osztályozási lépéshez. Nem fordítják le a forrást, és nem fogalmaznak választ. Az alapul szolgáló szövegrészletet adja vissza, ha a visszakeresési eredmény egy olvasót vagy egy későbbi RAG-generálási lépést hivatott támogatni. #### Tanítás és nyelvi lefedettség A modellkártya gyengén felügyelt kontrasztív előtanítást, majd felügyelt finomhangolást dokumentál. A többnyelvű előkészítés olyan anyagokat tartalmaz, mint cím–szövegrészlet-párok, beszélgetéspárok és fordításpárok, míg a későbbi szakaszt címkézett visszakeresési és nyelvmegértési adatok adják. Ez megmagyarázza a tervezett szövegreprezentációs feladatokat, de nem igazol minden nyelven azonos teljesítményt. A gyártó kifejezetten korlátként nevezi meg az alacsony erőforrású nyelveken jelentkező teljesítményromlást. Ellenőrizze a gyűjtemény tényleges nyelveit és megfogalmazását, beleértve a rövidítéseket, neveket és szakszókincset. A többnyelvű megjelölés hasznos hatóköri leírás; a visszaadott szöveg relevanciáját továbbra is a közönség és a feladat szempontjából kell megvizsgálni. #### Hossz és hasznos eredmények A hosszú bemenet legfeljebb 512 tokenre csonkul. A hosszú dokumentumot összefüggő szövegrészletekként készítse elő, a szerepelőtaggal és releváns címsorokkal együtt. A definíciókat és megszorításokat az érintett állítás mellett őrizze meg, a szülődokumentum azonosítóját és a forrásverziót pedig a vektoron kívül tartsa. A gyártó a koszinuszpontszámok relatív sorrendjére összpontosítást ajánlja, nem az abszolút érték általános megbízhatósági mérőszámként kezelését. A hasznos eredmény jelölt szövegrészletek készlete, összehasonlítható szövegreprezentációk vagy eredeti rekordjaikhoz kapcsolt jellemzők. Ez a pontos modell különálló marad a kizárólag angol E5 v2 checkpointoktól és az utasításokra finomhangolt E5-változatoktól, akkor is, ha egy másik modell szintén 1024 értéket ad vissza. **Ailoot Ultra · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `intfloat/multilingual-e5-large` [`intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&route=Ultra&caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&fmt=embeddings) Intfloat /`intfloat/multilingual-e5-large` ### Kezdő lépések Az intfloat Multilingual-E5-Large 24 rétegű modellel kódol többnyelvű szöveget 1024 dimenziós vektorokká. Támogatja az XLM-R száz nyelvre kiterjedő hatókörét, minden nyelvhez angol query/passage előtagokat használ, és 512 tokenre csonkítja a bemenetet. 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` Kontextus 512 tokens Kimeneti formátum json | Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett | | --- | --- | --- | --- | --- | | Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok intfloat/multilingual-e5-large | Alapértelmezett— | | Mező`input` | Típus`string\|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— | | Mező`encoding_format` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float | Alapértelmezettfloat | | Mező`dimensions` | Típus`integer` | KövetelményNem támogatott | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— | | Mező`user` | Típus`json_value` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— | | Mező`session_id` | Típus`json_value` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— | | Mező`trace` | Típus`json_value` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— | | Mező`provider` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasítva | Alapértelmezett— | Bemeneti anyagok kombinációi **text\_to\_embedding** Metódus paraméterei és életciklusa | Paraméter | Szerződés | | --- | --- | | Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json | | Paraméter`required` | Szerződésmodel, input | | Paraméter`input_shapes` | Szerződésstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Paraméter`encoding_format` | Szerződésfloat | | Paraméter`dimensions_override` | Szerződésfalse | | Paraméter`max_input_budget_units` | Szerződés512 | | Paraméter`multimodal_objects` | Szerződésfalse | | Paraméter`material_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 Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva Flex mód Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva Maximális gondolkodási ráfordítás Normál díjszabás 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 **$0** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token | Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. [A foglalás és az elszámolás működése →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/) ### Példakérések #### Ailoot Ultra · Beágyazások curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "intfloat/multilingual-e5-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='intfloat/multilingual-e5-large',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 | | --- | --- | | Mező`object` | Típusstring | | Mező`model` | Típusstring | | Mező`data[].index` | Típusinteger | | Mező`data[].embedding` | Típusfinite float\[\] | | Mező`usage` | 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/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&route=Ultra&caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&fmt=embeddings) #### Metódusútvonalak álnevei Használja a fent látható metódusútvonalakat. #### Kapcsolódó modellazonosítók [`intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&route=Ultra&caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&fmt=embeddings) FAQ · Intfloat: Multilingual-E5-Large Milyen bemenetek és eredmények érhetők el? `POST /v1/embeddings` · `intfloat/multilingual-e5-large`: `text`, `token_ids` → `embedding` Mely mezőket használja a kérés? `POST /v1/embeddings` · `intfloat/multilingual-e5-large`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Milyen korlátok érvényesek? `POST /v1/embeddings` · `intfloat/multilingual-e5-large`: `ctx`: `512`; `input.budget.maximum`: `512` (UTF8-bájtok); `input.min_items`: `1` Csatlakoztassa az Ailootot a Claude Code-hoz, OpenCode-hoz, Hermeshez vagy saját alkalmazásához. ## A vállalat és projektportfóliója A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben. ## Vásároljon tokeneket kedvezménnyel. Előfizetési kedvezmény rendszeres munkához. Promókódok — akár 50% tokenvásárlási kedvezmény. Előfizetés Válasszon kedvezményes tarifát a rendszeres kéréseihez. Promókód akár 50%-ig Vásárláskor adja meg a kódot. Az ár az érvényes akció szerint újraszámolódik. Költségek az előzményekben Minden kéréshez megmarad a modell, a tokenek és az összeg. [Előfizetés kiválasztása](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/subscriptions/) · [Modellárak megtekintése](https://ailoot.ai/models/hu/) ## Csatlakoztassa az API-t az értékesített termékéhez. SaaS, alkalmazások és botok — az Ailoot ajánlati feltételei és licencszerződése alapján. Viszonteladáshoz kérjen viszonteladói licencet. Kereskedelmi alkalmazás Építsen szöveg-, kép-, videó- és hanggenerálást szolgáltatása fizetős funkcióiba. Viszonteladói licenc Küldje el a projekt leírását és a hozzáférés módját. Kérjen írásos használati és viszonteladási feltételeket. Dokumentumok a weboldalon Az ajánlati feltételek, licencszerződés és adatkezelési szabályzat már a csatlakoztatás előtt elérhető. [Viszonteladói licenc kérése](mailto:support@ailoot.ai) · [Ajánlati feltételek és licencszerződés](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=hu) ## Ailoot · A vállalat és projektportfóliója Az Ailoot felhalmozott működési tapasztalatra, széles ügyfélkörre, stabil szolgáltatásra és folyamatos KPI-ellenőrzésre épít. A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben. Az Ailoot ezt a működési tapasztalatot használja az ügyfelek termékeiben, ágenseiben, alkalmazásaiban és automatizálásaiban elérhető AI-funkciók API-hozzáféréséhez.