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BAAI/bge-large-zh-v1.5 è l’edizione cinese di BAAI General Embedding v1.5. Sceglila per un indice di ricerca in cinese, per esempio per associare la domanda di un cliente al paragrafo pertinente delle condizioni di reso. Restituisce un vettore numerico per la ricerca per similarità, anziché una risposta generata. La scheda ufficiale identifica la lingua cinese e descrive il miglioramento della distribuzione delle similarità in v1.5.

Ailoot accetta una stringa o un array di stringhe in /v1/embeddings. Usa questa stessa edizione per passaggi e query e associa ogni data[].embedding al suo data[].index. Per cercare passaggi con domande brevi, BAAI consiglia un’istruzione di recupero sulla query, lasciando i passaggi senza prefisso. Calibra le soglie sui tuoi materiali: un punteggio non è la probabilità che il passaggio risponda. Consulta la scheda BAAI per la convenzione della query.

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BAAI/bge-large-zh-v1.5 è l’edizione cinese di BAAI General Embedding v1.5. Sceglila per un indice di ricerca in cinese, per esempio per associare la domanda di un cliente al paragrafo pertinente delle condizioni di reso. Restituisce un vettore numerico per la ricerca per similarità, anziché una risposta generata. La scheda ufficiale identifica la lingua cinese e descrive il miglioramento della distribuzione delle similarità in v1.5.

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BAAI/bge-large-zh-v1.5

Altro /BAAI/bge-large-zh-v1.5

Introduzione

Embedding BAAI per il recupero di passaggi in cinese, con richieste testo-vettore tramite Ailoot.

Input accettati
Testo
Risultati
embedding
Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

BAAI/bge-large-zh-v1.5 è l’edizione cinese di BAAI General Embedding v1.5. Sceglila per un indice di ricerca in cinese, per esempio per associare la domanda di un cliente al paragrafo pertinente delle condizioni di reso. Restituisce un vettore numerico per la ricerca per similarità, anziché una risposta generata. La scheda ufficiale identifica la lingua cinese e descrive il miglioramento della distribuzione delle similarità in v1.5.

Ailoot accetta una stringa o un array di stringhe in /v1/embeddings. Usa questa stessa edizione per passaggi e query e associa ogni data[].embedding al suo data[].index. Per cercare passaggi con domande brevi, BAAI consiglia un’istruzione di recupero sulla query, lasciando i passaggi senza prefisso. Calibra le soglie sui tuoi materiali: un punteggio non è la probabilità che il passaggio risponda. Consulta la scheda BAAI per la convenzione della query.

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · Embeddings POST /v1/embeddings
Tipi di input
text
Tipi di output
embedding
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
BAAI/bge-large-zh-v1.5
Condizioni: Usa esattamente questo selettore di instradamento di Ailoot.
Predefinito—
CampoinputTipostring or array<string>RequisitoObbligatorioValori e limiti
Condizioni:
Predefinito—
Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, input
ParametrooptionalContratto
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametroconditionsContrattoUsa esattamente questo selettore di instradamento di Ailoot.

Ciclo di vita: synchronous_json

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

ConfigurazioneListino delle tariffeCosto
ConfigurazioneTariffe base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseCosto
Input · Token in input $0.00004 / 1K token
Output · Token in output $0 / 1K token
Input · Lettura dalla cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Embeddings

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "BAAI/bge-large-zh-v1.5", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n

Ricevi e salva i risultati

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra BAAI/bge-large-zh-v1.5

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

BAAI/bge-large-zh-v1.5

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Fornisci l’esatto ID del modello e una stringa di testo non vuota oppure un array non vuoto di stringhe di testo. La risposta JSON contiene voci data con index ed embedding, insieme alle informazioni model e usage.\n\nPer un indice documentale, prepara passaggi coerenti e conserva i tuoi identificativi di documento e segmento accanto alle stringhe inviate. Associa ogni vettore restituito al suo data[].index, invece di usare il testo del passaggio come identificativo. Codifica una query con lo stesso modello selezionato quando l’applicazione la confronta con il materiale indicizzato.\n\nL’endpoint restituisce i vettori in modo sincrono. Conserva ogni voce data e il record usage completo prima di aggiornare l’indice. 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