Nemotron 3 Embed 1B
A Nemotron 3 Embed 1B szövegeket alakít vektorokká többnyelvű kereséshez, kódkereséshez és RAG-hoz. Legfeljebb 32768 tokenes szekvenciákat dolgoz fel, és 2048 számból álló reprezentációt ad ki.
- Ailoot · Beágyazások
POST /v1/embeddingsnvidia/nemotron-3-embed-1b - Ailoot · Beágyazások
POST /v1/embeddingsnemotron-3-embed - Ailoot · Beágyazások
POST /v1/embeddingsnemotron-3-embed-latest
A modellről
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Nemotron 3 Embed 1B az NVIDIA szöveges modellje jelentésalapú kereséshez és részletek összevetéséhez. Kérdéseket, dokumentumokat és programkódot kódol sűrű számvektorokká. E reprezentációkkal nagy gyűjteményekben található meg a szükséges kontextus, egészíthető ki az asszisztens válasza, vagy nyerhető ki korábban mentett információ az ügynök következő lépéséhez.
Többnyelvű ismeretek és kód
A modell többnyelvű és nyelvek közötti keresésre szolgál: a kérdés és a megfelelő anyag eltérő nyelven is íródhat. Az orosz a közzétett 34 nyelves készlet része az angollal, az ukránnal, a kínaival, a japánnal, az arabbal és másokkal együtt. Ez olyan közös tudásbázisokhoz hasznos, ahol a technikai dokumentumok és felhasználói megkeresések nincsenek egyetlen nyelvre hozva.
Feladatai között dokumentációkeresés, szöveg-összehasonlítás és szóbeli leírás alapján történő kódkinyerés szerepel. A nagy bemeneti ablak hosszú dokumentumok, terjedelmes programozási kontextus és több ügynöklépés előzményeinek feldolgozását teszi lehetővé. A talált anyag kontextusként kerül vissza a további folyamatba; a végső magyarázatokat és válaszokat a rendszer következő komponense állítja elő.
A szövegtől a vektorig
A bemenet szöveges karakterláncokból áll. Minden karakterlánchoz egy 2048 számból álló vektor készül. A szekvencia maximális hossza 32768 token; a hosszabb anyagot részekre kell bontani vagy rövidíteni. A bemenet előkészítésekor megkülönböztetendő a kérdés és a dokumentum: a modell szerepeik összevetésére lett tanítva, ezért ugyanazt a karakterláncot e két feladatban nem szabad a rendeltetés figyelembevétele nélkül formázni.
A vektorok hosszuk szerint normalizáltak. E reprezentációnál a skalárszorzat és a koszinuszhasonlóság egyenértékű összehasonlítási módot ad. Megtartható a teljes vektor első 1024 vagy 512 koordinátája, de a csonkolás után újra normalizálni kell. Ez az eredményfeldolgozás tulajdonsága; a dimenziót a gyűjteményhez és a kérdésekhez következetesen kell kiválasztani.
A kompakt modell felépítése
Az enkóder körülbelül 1,14 milliárd paramétert tartalmaz. Ministral 3 3B alapú modellből készült a strukturális csökkentés és desztilláció két szakaszán keresztül. A kétirányú figyelem a teljes bemenetet figyelembe veszi, majd a tokenreprezentációk közös vektorrá átlagolódnak.
Az NVIDIA BF16 és NVFP4 változatokat ad ki. Reprezentációs tereik közeliek, a változat cseréje azonban saját dokumentumokon való ellenőrzést igényel. Sem a számszerű hasonlóság, sem a kontextus hossza nem garantálja, hogy a keresés mindig a helyes részletet választja.
Ailoot · Beágyazások POST /v1/embeddings nvidia/nemotron-3-embed-1b
nvidia/nemotron-3-embed-1bnvidia/nemotron-3-embed-1bnemotron-3-embednemotron-3-embed-latest
Kezdő lépések
A Nemotron 3 Embed 1B szövegeket alakít vektorokká többnyelvű kereséshez, kódkereséshez és RAG-hoz. Legfeljebb 32768 tokenes szekvenciákat dolgoz fel, és 2048 számból álló reprezentációt ad ki.
- Elfogadott bemenetek
- Szöveg
- Eredmények
- embedding
Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok
Ailoot · Beágyazások POST /v1/embeddings
- Bemenet
text- Kimenet
embedding- Kontextus
- 4096 tokens
- Kimeneti formátum
- json
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok nvidia/nemotron-3-embed-1b | Alapértelmezett— |
Mezőinput | Típusstring|string[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 Feltételek: A szélső térközök eltávolítása után minden karakterlánc nem üres; a data URI-k elutasítottak; az elfogadott keret az érintett UTF8 bájtokat méri. | Alapértelmezett— |
Mezőinput_type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok query, passage | Alapértelmezettquery |
Mezőencoding_format | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float, base64 | Alapértelmezettfloat |
Mezőtruncate | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok NONE, START, END | Alapértelmezett— |
Meződimensions | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőuser | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Bemeneti anyagok kombinációi
text_to_embedding
Metódus paraméterei és életciklusa
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, input |
Paraméteroptional_controls | Szerződésnull |
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Életciklus: exact retained published method
A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.
Díjcsomagok
Ailoot-metódusok díjai
POST /v1/embeddings- Bemenet
- 0,0001 USD / 1K
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 · Beágyazások
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
Eredmények fogadása és mentése
Ailoot · Beágyazások
json
Őrizzen meg minden elkészült eredményt
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
A base64 vektorokat csak akkor dekódolja, ha ezt a formátumot kérte; őrizzen meg minden vektort és annak eredeti indexét.
Ha az eredeti választ ellenőrizni kell
Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont.
Válaszmezők
| Mező | Típus |
|---|---|
Meződata[].index | Típusinteger |
Meződata[].embedding | Típusfinite float[]|base64 float32 vector |
Mezőmodel | Típusstring |
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 nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
Ailoot · Beágyazások POST /v1/embeddings nemotron-3-embed
nemotron-3-embednvidia/nemotron-3-embed-1bnemotron-3-embednemotron-3-embed-latest
Kezdő lépések
A Nemotron 3 Embed 1B szövegeket alakít vektorokká többnyelvű kereséshez, kódkereséshez és RAG-hoz. Legfeljebb 32768 tokenes szekvenciákat dolgoz fel, és 2048 számból álló reprezentációt ad ki.
- Elfogadott bemenetek
- Szöveg
- Eredmények
- embedding
Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok
Ailoot · Beágyazások POST /v1/embeddings
- Bemenet
text- Kimenet
embedding- Kontextus
- 4096 tokens
- Kimeneti formátum
- json
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok nemotron-3-embed | Alapértelmezett— |
Mezőinput | Típusstring|string[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 Feltételek: A szélső térközök eltávolítása után minden karakterlánc nem üres; a data URI-k elutasítottak; az elfogadott keret az érintett UTF8 bájtokat méri. | Alapértelmezett— |
Mezőinput_type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok query, passage | Alapértelmezettquery |
Mezőencoding_format | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float, base64 | Alapértelmezettfloat |
Mezőtruncate | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok NONE, START, END | Alapértelmezett— |
Meződimensions | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőuser | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Bemeneti anyagok kombinációi
text_to_embedding
Metódus paraméterei és életciklusa
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, input |
Paraméteroptional_controls | Szerződésnull |
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Életciklus: exact retained published method
A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.
Díjcsomagok
Ailoot-metódusok díjai
POST /v1/embeddings- Bemenet
- 0,0001 USD / 1K
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 · Beágyazások
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
Eredmények fogadása és mentése
Ailoot · Beágyazások
json
Őrizzen meg minden elkészült eredményt
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
A base64 vektorokat csak akkor dekódolja, ha ezt a formátumot kérte; őrizzen meg minden vektort és annak eredeti indexét.
Ha az eredeti választ ellenőrizni kell
Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont.
Válaszmezők
| Mező | Típus |
|---|---|
Meződata[].index | Típusinteger |
Meződata[].embedding | Típusfinite float[]|base64 float32 vector |
Mezőmodel | Típusstring |
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 nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
Ailoot · Beágyazások POST /v1/embeddings nemotron-3-embed-latest
nemotron-3-embed-latestnvidia/nemotron-3-embed-1bnemotron-3-embednemotron-3-embed-latest
Kezdő lépések
A Nemotron 3 Embed 1B szövegeket alakít vektorokká többnyelvű kereséshez, kódkereséshez és RAG-hoz. Legfeljebb 32768 tokenes szekvenciákat dolgoz fel, és 2048 számból álló reprezentációt ad ki.
- Elfogadott bemenetek
- Szöveg
- Eredmények
- embedding
Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok
Ailoot · Beágyazások POST /v1/embeddings
- Bemenet
text- Kimenet
embedding- Kontextus
- 4096 tokens
- Kimeneti formátum
- json
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok nemotron-3-embed-latest | Alapértelmezett— |
Mezőinput | Típusstring|string[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 Feltételek: A szélső térközök eltávolítása után minden karakterlánc nem üres; a data URI-k elutasítottak; az elfogadott keret az érintett UTF8 bájtokat méri. | Alapértelmezett— |
Mezőinput_type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok query, passage | Alapértelmezettquery |
Mezőencoding_format | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float, base64 | Alapértelmezettfloat |
Mezőtruncate | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok NONE, START, END | Alapértelmezett— |
Meződimensions | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőuser | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Bemeneti anyagok kombinációi
text_to_embedding
Metódus paraméterei és életciklusa
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, input |
Paraméteroptional_controls | Szerződésnull |
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Életciklus: exact retained published method
A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.
Díjcsomagok
Ailoot-metódusok díjai
POST /v1/embeddings- Bemenet
- 0,0001 USD / 1K
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 · Beágyazások
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
Eredmények fogadása és mentése
Ailoot · Beágyazások
json
Őrizzen meg minden elkészült eredményt
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
A base64 vektorokat csak akkor dekódolja, ha ezt a formátumot kérte; őrizzen meg minden vektort és annak eredeti indexét.
Ha az eredeti választ ellenőrizni kell
Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont.
Válaszmezők
| Mező | Típus |
|---|---|
Meződata[].index | Típusinteger |
Meződata[].embedding | Típusfinite float[]|base64 float32 vector |
Mezőmodel | Típusstring |
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 nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
nvidia/nemotron-3-embed-1b, nemotron-3-embed, nemotron-3-embed-latest
FAQ · nvidia/nemotron-3-embed-1b
- Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?
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- Mely mezőket használja a kérés?
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- Milyen korlátok érvényesek?
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