Source: https://ailoot.ai/models/ja/baichuan-text-embedding/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/baichuan-text-embedding/
Language: ja

# Baichuan-Text-Embedding

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/baichuan-text-embedding/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/baichuan-text-embedding/facts.json)

## [Baichuan-Text-Embedding](https://ailoot.ai/models/ja/baichuan-text-embedding/)

Baichuan-Text-Embeddingは、Ailootの埋め込みAPIを通じて、渡されたテキストの数値ベクトルを返します。検索可能な資料集を構築するときは、1つの文章またはリストを送信し、レスポンスのインデックスを保持してください。

- [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/ja/baichuan-text-embedding/#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。

/v1/embeddingsリクエストでBaichuan-Text-Embeddingを選択します。必須のinputには空でない文字列または空でない文字列配列を指定できるため、1つの文章にも準備済みの資料集にも同じエンドポイントを使用できます。JSONの結果にはdata\[\].embeddingとdata\[\].indexのほか、選択したmodelとusageが含まれます。

ナレッジ集を作る場合は、後の読み手に必要な定義と文脈を保持する文章単位に元の文書を分割してください。アプリケーションで文書IDを管理し、各ベクトルを送信時の位置に対応付けます。検索のワークフローでは、同じモデルでユーザーのクエリをエンコードし、取得した結果の横に元の文章を保持できます。

ベクトルをストレージへ確定保存する前に、完全な同期レスポンスを保存してください。入力とインデックスの対応を確認し、返されたベクトルをすべて保持し、処理とともにusageを記録します。保存した埋め込みに正確なモデル識別情報を付けることで、どの資料集とクエリ表現を組み合わせるべきかが明確になります。

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `Baichuan-Text-Embedding`

[`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

その他 /`Baichuan-Text-Embedding`

### はじめに

Baichuan-Text-Embeddingは、Ailootの埋め込みAPIを通じて、渡されたテキストの数値ベクトルを返します。検索可能な資料集を構築するときは、1つの文章またはリストを送信し、レスポンスのインデックスを保持してください。

対応する入力

テキスト

結果

embedding

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings`

入力の種類

`text`

出力の種類

`embedding`

| 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 Baichuan-Text-Embedding 条件: この Ailoot ルーティングセレクターをそのまま使用してください。 | デフォルト— |
| フィールド`input` | 種類`string or array<string>` | 要件必須 | 値と制限 条件: | デフォルト— |

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`optional` | 仕様 |
| パラメータ`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`conditions` | 仕様この Ailoot ルーティングセレクターをそのまま使用してください。 |

ライフサイクル: `synchronous_json`

### 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 |
| --- | --- | --- |
| 設定基本トークン料金 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン **$0.00016** / 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 · Embeddings

curl · 一度だけ作成し、結果全体を保存する

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Baichuan-Text-Embedding", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"}')

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
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
```

### 結果を受け取って保存

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&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

[`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

FAQ · Baichuan-Text-Embedding

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/embeddings` · `Baichuan-Text-Embedding`: `text` → `embedding`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`POST /v1/embeddings` · `Baichuan-Text-Embedding`: `model`, `input`

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