Source: https://ailoot.ai/models/ja/perplexity-pplx-embed-v1-4b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/perplexity-pplx-embed-v1-4b/
Language: ja

# Perplexity: Embed V1 4B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/perplexity-pplx-embed-v1-4b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/perplexity-pplx-embed-v1-4b/facts.json)

## [Perplexity: Embed V1 4B](https://ailoot.ai/models/ja/perplexity-pplx-embed-v1-4b/)

Perplexity pplx-embed-v1-4B は、独立したテキストを、検索用の 2560 次元ベクトルに符号化します。コンテキストは 32K で、指示用の接頭辞は不要です。ネイティブで正規化されていない INT8 埋め込みを生成し、コサイン類似度で比較します。

- [**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/ja/perplexity-pplx-embed-v1-4b/#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。

pplx-embed-v1-4Bは、Perplexityのv1ファミリーに属する、大型の独立テキスト埋め込みエディションです。意味検索と情報検索のために、クエリや文書を2560次元のベクトルで表現します。メーカーは、Qwen3を基に拡散による継続事前学習でこのファミリーを構築し、テキスト表現に平均プーリングを使用しています。この独立エンコーダーは、周囲の文脈を使って文書チャンクを表現するpplx-embed-context-v1とは異なります。

#### 実際のテキストを直接埋め込む

このモデルは、指示文字列やquery/passageの接頭辞を必要としません。別のファミリーから借りた役割の慣習を追加するのではなく、表現したいテキストを準備してください。検索コレクションには、原本文書、焦点を絞った文章、短いテキストレコードを含められます。検索結果を読みやすく追跡可能なままにするため、各項目の元の表現と識別子をベクトルとともに残してください。

実用的なタスクの例は、ある条件についての質問に対応する技術説明の節を検索することです。節の見出し、ルール、例外を一緒に保ってください。クエリの表現は独立して埋め込みに変換され、準備されたコーパスの表現と比較されます。その後のRAG段階が出典資料として使うのは、ベクトル自体ではなく、返された文章のテキストです。

#### ネイティブ表現と比較

メーカーは、ネイティブの埋め込みが非正規化かつINT8量子化済みであると明記しています。比較にはコサイン類似度を使用してください。これらの非正規化の値に対する単純な内積は、文書化されたコサイン比較と同等ではありません。そのため、検索インデックスで出力を保存して比較する方法を選ぶ際は、表現の型と類似度関数を組み合わせて扱う必要があります。

モデルカードには、バイナリ出力とMatryoshka表現の対応も記載されています。バイナリの成分と、それをパックして保存する形式は通常の浮動小数点配列と異なるため、インデックスは選択した表現を解釈する必要があります。完全な埋め込み次元は表現の成分数を示し、あらゆるエンコード形式でのバイト数を示すものではありません。クエリ側と文書側で次元と出力型を一致させてください。

#### 長さと文書の境界

モデルの公開コンテキストは32Kです。これにより多くのテキストを表現できますが、文章の単位は検索で何を返したいかに合わせる必要があります。完全な節なら定義とその条件を残せ、焦点を絞った抜粋なら指示を直接示せます。大きすぎる資料は、省略された末尾も表現され続けると考えるのではなく、選択した入力ウィンドウに合わせて準備してください。

上位文書の識別子と原本のバージョンを、ベクトルの外に残してください。テキストが変わったら、対応するコーパスの表現を更新し、新しい原本とのつながりを維持します。複数の言語を含むコレクションでは、多言語という表示だけから関連性が同等と推測せず、意図した言語の組み合わせで、実際の質問と候補文章を点検してください。

#### 独立エディションと文脈エディション

v1-4Bモデルは、入力された各テキストを独立して埋め込みに変換します。複数の文字列をバッチに追加しても、別のcontext-v1チャンクエンコーダーに変わるわけではありません。周囲の文書によって各チャンクの表現を変える必要がある場合、そのタスクには文脈エディションと、その固有の準備方式を使用します。

小型のpplx-embed-v1-0.6Bが1024次元を返すのに対し、この4Bエディションは2560次元を返します。文書化された互換性の手順が確立されていない限り、正確なモデルIDとインデックス表現は分けて管理してください。ここでの有用な結果は、検索タスク用にコサイン比較と選択した量子化表現を記録した、独立したクエリまたは原文のベクトルです。

**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-4b`

[`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings)

Perplexity /`perplexity/pplx-embed-v1-4b`

### はじめに

Perplexity pplx-embed-v1-4B は、独立したテキストを、検索用の 2560 次元ベクトルに符号化します。コンテキストは 32K で、指示用の接頭辞は不要です。ネイティブで正規化されていない INT8 埋め込みを生成し、コサイン類似度で比較します。

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`

コンテキスト

32,000 tokens

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 perplexity/pplx-embed-v1-4b | 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: 32,000 · 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32000 |
| 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

標準料金 高速モードが選択されている場合

Flex モード

標準料金 flex モードが選択されている場合

最大推論量

標準料金 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 **$0.00006** / 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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b", "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='perplexity/pplx-embed-v1-4b',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** [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&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

[`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings)

FAQ · Perplexity: Embed V1 4B

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `text`, `token_ids` → `embedding`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `ctx`: `32000`; `input.budget.maximum`: `32000` (UTF8 バイト); `input.min_items`: `1`

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