Source: https://ailoot.ai/models/ja/baai-bge-base-en-v1-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/baai-bge-base-en-v1-5/
Language: ja

# BAAI: bge-base-en-v1.5

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/baai-bge-base-en-v1-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/baai-bge-base-en-v1-5/facts.json)

## [BAAI: bge-base-en-v1.5](https://ailoot.ai/models/ja/baai-bge-base-en-v1-5/)

BAAI bge-base-en-v1.5 は、セマンティック検索と類似度タスクのために英語テキストを768次元のベクトルに変換します。512トークンの入力ウィンドウと、クエリ側にのみ付ける検索用指示文により、文書検索やナレッジ検索のインデックスにおける焦点の絞られたパッセージに適しています。

- [**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-base-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/ja/baai-bge-base-en-v1-5/#method-0)

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

bge-base-en-v1.5 は BAAI の base サイズの英語密埋め込みモデルです。各テキストを768次元の数値表現に変換し、検索と意味比較に利用します。このモデルは BGE v1.5 系列に属し、従来ファミリーの類似度スコア分布の問題に対処するとともに、指示文を与えない場合の検索性能を高めています。出力は、テキストの比較や関連パッセージの検索に使うベクトルです。

#### クエリとパッセージを準備する

短いクエリで長いパッセージを検索する場合、BAAI はクエリの先頭に「Represent this sentence for searching relevant passages:」を付けることを推奨しています。コーパスのパッセージにはこの指示文を付けません。その他のタスクでは、元のテキストをそのまま埋め込めます。開発元によると v1.5 は指示文なしでも機能するため、プレフィックスを唯一の正しい入力とみなすのではなく、タスクに合わせて準備方法を選びます。

実用的な検索コレクションには、ヘルプ記事、製品の説明、技術的な手順を含めることができます。「How do I change the export format?」（エクスポート形式はどう変更するか）のようなクエリでは、その操作を説明するパッセージが検索されるべきです。セクションの見出し、関連する条件、実際の出典テキストはまとめて保持します。パッセージの識別子と位置をベクトルと一緒に保存しておけば、検索結果としてユーザーが読める内容を返したり、後段の回答ステージで引用したりできます。

#### ベクトルの形式と比較

ドキュメントに記載された表現では、先頭トークン、すなわち CLS トークンの最終隠れ状態を文埋め込みとして使います。開発元の例ではベクトルを正規化し、正規化した埋め込み同士を内積で比較します。これはコサイン類似度と同等です。768次元はこのモデルの出力表現のサイズであり、選択可能なコンテキスト長やテキスト生成の上限ではありません。

比較するクエリベクトルとコーパスベクトルには、同じモデルと準備規約を使います。実用的な確認方法として、実際のユーザーの質問を少数用意し、答えを含むことが分かっているパッセージが検索されるかを試して、返されたテキストを確認します。互換性のあるベクトル形状であればインデックスに表現を保存できますが、結果が実際に何を述べているかを示すのは出典パッセージです。

#### 入力長と文書の準備

このモデルのドキュメントに記載されたシーケンス長は512トークンです。そのため、長い出典は埋め込む前に、まとまりがあり答えを含むパッセージに分割します。定義や例外は、それらが限定する記述と一緒に保ち、パッセージから親文書へのつながりも保持します。埋め込むテキストには追加した指示文や見出しも含まれるため、準備を簡潔にすれば、有用な出典の内容により多くの余地を残せます。

レポートやマニュアルでは、セクションや関連する少数の段落のまとまりを境界として選びます。タイトルだけのパッセージや、主題を欠いた断片は、検索されたときに解釈しにくくなることがあります。原文と出典のバージョンを保持しておけば、文書が変更されたときにインデックスの更新で対応する素材を置き換えられます。

#### スコアと有用な出力

BAAI は、類似度の絶対値は2つのテキストが同じ意味かどうかを判断する普遍的なしきい値ではないと注意を促しています。重要なのは相対的な順位であり、絞り込みのしきい値はタスク自身のデータにおける分布を用いて選ぶべきです。ベクトル類似度が高いことは検索上のシグナルであって、パッセージの事実内容を検証するものではありません。

有用な成果物は、英語のパッセージインデックス、クエリベクトルの集合、または意味比較のための数値特徴量です。別のリランカーで検索候補を絞り込み、別の生成ステージでそのテキストから回答を書くことができます。この英語の base v1.5 モデルは、BGE Large、中国語エディション、そして BGE-M3 の多言語・ハイブリッド検索プロファイルとは別のモデルです。

**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-base-en-v1.5`

[`baai/bge-base-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&fmt=embeddings)

BAAI /`baai/bge-base-en-v1.5`

### はじめに

BAAI bge-base-en-v1.5 は、セマンティック検索と類似度タスクのために英語テキストを768次元のベクトルに変換します。512トークンの入力ウィンドウと、クエリ側にのみ付ける検索用指示文により、文書検索やナレッジ検索のインデックスにおける焦点の絞られたパッセージに適しています。

対応する入力

テキスト · token\_ids

結果

embedding

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings`

入力の種類

`text`, `token_ids`

出力の種類

`embedding`

出力形式

json

| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 baai/bge-base-en-v1.5 | デフォルト— |
| フィールド`input` | 種類`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 条件: 空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。 入力の許容量: 最大値: 512 · テキスト単位: UTF8 バイト · トークン単位: トークン配列の要素 | デフォルト— |
| フィールド`encoding_format` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 float | デフォルトfloat |
| フィールド`dimensions` | 種類`integer` | 要件非対応 | 値と制限 最小値: 1 | デフォルト— |
| フィールド`user` | 種類`json_value` | 要件任意 | 値と制限 条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。 | デフォルト— |
| フィールド`session_id` | 種類`json_value` | 要件任意 | 値と制限 条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。 | デフォルト— |
| フィールド`trace` | 種類`json_value` | 要件任意 | 値と制限 条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。 | デフォルト— |
| フィールド`provider` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 条件: provider.options は拒否されます | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**text\_to\_embedding**

メソッドのパラメータとライフサイクル

| パラメータ | 仕様 |
| --- | --- |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`required` | 仕様model, input |
| パラメータ`input_shapes` | 仕様string, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| パラメータ`encoding_format` | 仕様float |
| パラメータ`dimensions_override` | 仕様false |
| パラメータ`max_input_budget_units` | 仕様512 |
| パラメータ`multimodal_objects` | 仕様false |
| パラメータ`material_types` | 仕様text, token\_ids |

ライフサイクル: `synchronous_json`

各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。

モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。

### 料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード

未指定 高速モードが選択されている場合

Flex モード

未指定 flex モードが選択されている場合

最大推論量

未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

| 設定 | 料金表 | 料金 |
| --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン **$0.00001** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · 埋め込み

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": "baai/bge-base-en-v1.5", "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='baai/bge-base-en-v1.5',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · 埋め込み

json

##### 完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。

##### 元のレスポンスを確認する場合

埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`object` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`data[].index` | 種類integer |
| フィールド`data[].embedding` | 種類finite float\[\] |
| フィールド`usage` | 種類object |

エラーと次の手順

| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
| --- | --- | --- |
| レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`baai/bge-base-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&fmt=embeddings)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`baai/bge-base-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&fmt=embeddings)

FAQ · BAAI: bge-base-en-v1.5

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/embeddings` · `baai/bge-base-en-v1.5`: `text`, `token_ids` → `embedding`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`POST /v1/embeddings` · `baai/bge-base-en-v1.5`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/embeddings` · `baai/bge-base-en-v1.5`: `input.budget.maximum`: `512` (UTF8 バイト); `input.min_items`: `1`

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