E5-Base-v2 è il modello di embedding inglese a dodici strati di intfloat, con una rappresentazione a 768 dimensioni. Trasforma il testo preparato in un vettore numerico per il recupero di informazioni, il confronto semantico o l’uso come caratteristiche in un’altra attività. Il checkpoint Base v2 è distinto dall’edizione Large v2 a ventiquattro strati e 1024 dimensioni, e dai modelli E5 multilingue addestrati separatamente.
E5 si aspetta un ruolo all’inizio dell’input. Per il recupero di passaggi, una domanda inizia con «query:» e la sua possibile fonte contenente la risposta con «passage:». Il produttore raccomanda «query:» su entrambi i lati per attività simmetriche come similarità semantica e ricerca di parafrasi. Raccomanda inoltre quel prefisso quando i vettori serviranno come caratteristiche per clustering o classificazione.
Per esempio, una raccolta di feedback può contenere diverse richieste, formulate in modo differente, per lo stesso miglioramento. Codifica quei record con la preparazione simmetrica raccomandata, quindi confronta o raggruppa i vettori risultanti. Mantieni la formulazione originale e l’identificatore del record con ogni rappresentazione, affinché un cluster possa essere esaminato come messaggi reali dei clienti anziché come un gruppo di numeri senza spiegazione.
Per una raccolta di ricerca, prepara domande e passaggi di origine nei rispettivi ruoli. Una query utile è «query: Which setting changes the notification frequency?». Il passaggio del corpus conserva la spiegazione e le sue condizioni pertinenti. Il prefisso fa parte della preparazione appresa dal modello; il produttore osserva che ometterlo riduce le prestazioni.
L’esempio ufficiale calcola la media delle rappresentazioni dei token tenendo conto della maschera di attenzione ed escludendo il padding, poi normalizza il vettore risultante. Un prodotto scalare tra embedding normalizzati fornisce la similarità del coseno. I 768 valori di output descrivono un testo; non sono una risposta, un’etichetta di classe o un punteggio di reranking per coppia.
In un flusso di clustering, un’altra fase forma gruppi a partire da quei vettori. In un flusso di classificazione, un’altra fase li usa come caratteristiche di input. Mantenere questa distinzione rende il risultato più facile da interpretare: l’embedding rappresenta il record, mentre l’attività a valle determina un gruppo o un’etichetta. Usa in modo coerente un solo modello e una sola convenzione di preparazione per le rappresentazioni confrontate.
La scheda del modello afferma che questa edizione funziona solo in inglese e tronca il testo lungo a un massimo di 512 token. Prepara passaggi coerenti entro quel limite, includendo il prefisso di ruolo richiesto. Una recensione, un rapporto o un manuale lunghi dovrebbero essere divisi attorno a sezioni significative, anziché codificati come un input eccessivo la cui parte finale viene persa.
Mantieni un titolo con le frasi che introduce e conserva la condizione o l’eccezione che modifica il significato di una regola. Per record brevi come i feedback, conserva il messaggio completo quando rientra nella finestra. Un identificatore della fonte e una versione conservati accanto al vettore permettono a un aggiornamento successivo della raccolta di sostituire il record corretto.
Il produttore spiega che l’ordine relativo dei punteggi del coseno è più importante di un valore assoluto. Una soglia di filtraggio dovrebbe essere valutata sugli esempi della raccolta stessa, e la similarità vettoriale non è una probabilità calibrata di un’etichetta corrispondente o di una risposta corretta. Esamina i record vicini e le corrispondenze notoriamente errate quando decidi come usare i vettori.
Il risultato utile è un indice di ricerca inglese, un insieme di confronti semantici o caratteristiche numeriche del testo abbinate ai record di origine. Questo profilo Base v2 fornisce dimensioni, pooling e preparazione dei ruoli propri; la forma dei vettori o la copertura linguistica di un’altra edizione E5 non stabiliscono una rappresentazione intercambiabile.
", "aboutText": "E5-Base-v2 è il modello di embedding inglese a dodici strati di intfloat, con una rappresentazione a 768 dimensioni. Trasforma il testo preparato in un vettore numerico per il recupero di informazioni, il confronto semantico o l’uso come caratteristiche in un’altra attività. Il checkpoint Base v2 è distinto dall’edizione Large v2 a ventiquattro strati e 1024 dimensioni, e dai modelli E5 multilingue addestrati separatamente.\n\n### Usare i prefissi di ruolo appresi\n\nE5 si aspetta un ruolo all’inizio dell’input. Per il recupero di passaggi, una domanda inizia con «query:» e la sua possibile fonte contenente la risposta con «passage:». Il produttore raccomanda «query:» su entrambi i lati per attività simmetriche come similarità semantica e ricerca di parafrasi. Raccomanda inoltre quel prefisso quando i vettori serviranno come caratteristiche per clustering o classificazione.\n\nPer esempio, una raccolta di feedback può contenere diverse richieste, formulate in modo differente, per lo stesso miglioramento. Codifica quei record con la preparazione simmetrica raccomandata, quindi confronta o raggruppa i vettori risultanti. Mantieni la formulazione originale e l’identificatore del record con ogni rappresentazione, affinché un cluster possa essere esaminato come messaggi reali dei clienti anziché come un gruppo di numeri senza spiegazione.\n\nPer una raccolta di ricerca, prepara domande e passaggi di origine nei rispettivi ruoli. Una query utile è «query: Which setting changes the notification frequency?». Il passaggio del corpus conserva la spiegazione e le sue condizioni pertinenti. Il prefisso fa parte della preparazione appresa dal modello; il produttore osserva che ometterlo riduce le prestazioni.\n\n### Aggregare e confrontare la rappresentazione\n\nL’esempio ufficiale calcola la media delle rappresentazioni dei token tenendo conto della maschera di attenzione ed escludendo il padding, poi normalizza il vettore risultante. Un prodotto scalare tra embedding normalizzati fornisce la similarità del coseno. I 768 valori di output descrivono un testo; non sono una risposta, un’etichetta di classe o un punteggio di reranking per coppia.\n\nIn un flusso di clustering, un’altra fase forma gruppi a partire da quei vettori. In un flusso di classificazione, un’altra fase li usa come caratteristiche di input. Mantenere questa distinzione rende il risultato più facile da interpretare: l’embedding rappresenta il record, mentre l’attività a valle determina un gruppo o un’etichetta. Usa in modo coerente un solo modello e una sola convenzione di preparazione per le rappresentazioni confrontate.\n\n### Lavorare in inglese entro 512 token\n\nLa scheda del modello afferma che questa edizione funziona solo in inglese e tronca il testo lungo a un massimo di 512 token. Prepara passaggi coerenti entro quel limite, includendo il prefisso di ruolo richiesto. Una recensione, un rapporto o un manuale lunghi dovrebbero essere divisi attorno a sezioni significative, anziché codificati come un input eccessivo la cui parte finale viene persa.\n\nMantieni un titolo con le frasi che introduce e conserva la condizione o l’eccezione che modifica il significato di una regola. Per record brevi come i feedback, conserva il messaggio completo quando rientra nella finestra. Un identificatore della fonte e una versione conservati accanto al vettore permettono a un aggiornamento successivo della raccolta di sostituire il record corretto.\n\n### Interpretare la similarità per l’attività\n\nIl produttore spiega che l’ordine relativo dei punteggi del coseno è più importante di un valore assoluto. Una soglia di filtraggio dovrebbe essere valutata sugli esempi della raccolta stessa, e la similarità vettoriale non è una probabilità calibrata di un’etichetta corrispondente o di una risposta corretta. Esamina i record vicini e le corrispondenze notoriamente errate quando decidi come usare i vettori.\n\nIl risultato utile è un indice di ricerca inglese, un insieme di confronti semantici o caratteristiche numeriche del testo abbinate ai record di origine. Questo profilo Base v2 fornisce dimensioni, pooling e preparazione dei ruoli propri; la forma dei vettori o la copertura linguistica di un’altra edizione E5 non stabiliscono una rappresentazione intercambiabile.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "d4b1d34018768b889ffb2ce846fff2a54acfb6a208243636b1922e62d6cb6ee2", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "it", "methods": [ { "html": "intfloat/e5-base-v2intfloat E5-Base-v2 trasforma testo inglese in embedding a 768 dimensioni con un encoder a 12 strati. I prefissi query/passage e una finestra di 512 token definiscono la preparazione per ricerca, confronto di parafrasi, clustering e caratteristiche testuali.
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.
E5-Base-v2 è il modello di embedding inglese a dodici strati di intfloat, con una rappresentazione a 768 dimensioni. Trasforma il testo preparato in un vettore numerico per il recupero di informazioni, il confronto semantico o l’uso come caratteristiche in un’altra attività. Il checkpoint Base v2 è distinto dall’edizione Large v2 a ventiquattro strati e 1024 dimensioni, e dai modelli E5 multilingue addestrati separatamente.
E5 si aspetta un ruolo all’inizio dell’input. Per il recupero di passaggi, una domanda inizia con «query:» e la sua possibile fonte contenente la risposta con «passage:». Il produttore raccomanda «query:» su entrambi i lati per attività simmetriche come similarità semantica e ricerca di parafrasi. Raccomanda inoltre quel prefisso quando i vettori serviranno come caratteristiche per clustering o classificazione.
Per esempio, una raccolta di feedback può contenere diverse richieste, formulate in modo differente, per lo stesso miglioramento. Codifica quei record con la preparazione simmetrica raccomandata, quindi confronta o raggruppa i vettori risultanti. Mantieni la formulazione originale e l’identificatore del record con ogni rappresentazione, affinché un cluster possa essere esaminato come messaggi reali dei clienti anziché come un gruppo di numeri senza spiegazione.
Per una raccolta di ricerca, prepara domande e passaggi di origine nei rispettivi ruoli. Una query utile è «query: Which setting changes the notification frequency?». Il passaggio del corpus conserva la spiegazione e le sue condizioni pertinenti. Il prefisso fa parte della preparazione appresa dal modello; il produttore osserva che ometterlo riduce le prestazioni.
L’esempio ufficiale calcola la media delle rappresentazioni dei token tenendo conto della maschera di attenzione ed escludendo il padding, poi normalizza il vettore risultante. Un prodotto scalare tra embedding normalizzati fornisce la similarità del coseno. I 768 valori di output descrivono un testo; non sono una risposta, un’etichetta di classe o un punteggio di reranking per coppia.
In un flusso di clustering, un’altra fase forma gruppi a partire da quei vettori. In un flusso di classificazione, un’altra fase li usa come caratteristiche di input. Mantenere questa distinzione rende il risultato più facile da interpretare: l’embedding rappresenta il record, mentre l’attività a valle determina un gruppo o un’etichetta. Usa in modo coerente un solo modello e una sola convenzione di preparazione per le rappresentazioni confrontate.
La scheda del modello afferma che questa edizione funziona solo in inglese e tronca il testo lungo a un massimo di 512 token. Prepara passaggi coerenti entro quel limite, includendo il prefisso di ruolo richiesto. Una recensione, un rapporto o un manuale lunghi dovrebbero essere divisi attorno a sezioni significative, anziché codificati come un input eccessivo la cui parte finale viene persa.
Mantieni un titolo con le frasi che introduce e conserva la condizione o l’eccezione che modifica il significato di una regola. Per record brevi come i feedback, conserva il messaggio completo quando rientra nella finestra. Un identificatore della fonte e una versione conservati accanto al vettore permettono a un aggiornamento successivo della raccolta di sostituire il record corretto.
Il produttore spiega che l’ordine relativo dei punteggi del coseno è più importante di un valore assoluto. Una soglia di filtraggio dovrebbe essere valutata sugli esempi della raccolta stessa, e la similarità vettoriale non è una probabilità calibrata di un’etichetta corrispondente o di una risposta corretta. Esamina i record vicini e le corrispondenze notoriamente errate quando decidi come usare i vettori.
Il risultato utile è un indice di ricerca inglese, un insieme di confronti semantici o caratteristiche numeriche del testo abbinate ai record di origine. Questo profilo Base v2 fornisce dimensioni, pooling e preparazione dei ruoli propri; la forma dei vettori o la copertura linguistica di un’altra edizione E5 non stabiliscono una rappresentazione intercambiabile.
POST /v1/embeddingstext, token_idsembedding| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti intfloat/e5-base-v2 | Predefinito— |
Campoinput | Tipostring|string[]|integer[]|integer[][] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 Condizioni: Batch omogeneo non vuoto. Gli ID dei token sono numeri interi non negativi. Budget di input: Massimo: 512 · Unità di testo: byte UTF8 · Unità di token: elementi dell’array di token | Predefinito— |
Campoencoding_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti float | Predefinitofloat |
Campodimensions | Tipointeger | RequisitoNon supportato | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
Campouser | Tipojson_value | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
Camposession_id | Tipojson_value | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
Campotrace | Tipojson_value | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options rifiutato | Predefinito— |
text_to_embedding
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, input |
Parametroinput_shapes | Contrattostring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parametroencoding_format | Contrattofloat |
Parametrodimensions_override | Contrattofalse |
Parametromax_input_budget_units | Contratto512 |
Parametromultimodal_objects | Contrattofalse |
Parametromaterial_types | Contrattotext, token_ids |
Ciclo di vita: synchronous_json
Conserva l'indice e la dimensione di ogni vettore.
Il nome del modello multimodale non consente oggetti immagine su questo percorso specifico.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.00001 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "intfloat/e5-base-v2", "input": ["First document", "Second document"]}')\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='intfloat/e5-base-v2',input=["First document","Second document"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\njson
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni vettore con il suo indice. Il numero di vettori deve coincidere con il numero di input; le dimensioni devono essere coerenti.
Non viene introdotto alcun endpoint per i job di embedding.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoobject | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campodata[].index | Tipointeger |
Campodata[].embedding | Tipofinite float[] |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra intfloat/e5-base-v2
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.