Source: https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/ Language: ja # Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/facts.json) ## [Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2](https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/) Sentence Transformersのall-MiniLM-L12-v2は、検索、類似度比較、クラスタリングのために、文や短い段落を384次元のベクトルへエンコードします。参照手順では平均プーリングと正規化を使い、既定では256ワードピースを超える入力を切り詰めます。 - [**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`](https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/#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。 all-MiniLM-L12-v2は、文や短い段落を対象とするSentence Transformersのエンコーダーです。意味検索、情報検索、クラスタリング、文の類似度比較のために、テキストごとに384次元の密なベクトルを1つ生成します。MiniLM-L12-H384-uncasedバックボーンを使い、10億組の文ペアからなるコレクションで対照学習により微調整したモデルです。 #### 検索したい単位をエンコードする 有用な考えを1つ表す文や短い段落を使用してください。商品説明のコレクションでは、その商品を区別する機能と条件を残します。「このアダプターは有線ヘッドセットをUSB-Cポートに接続します」は、「オーディオアクセサリー」より情報量の多い説明です。レコードの識別子と元の説明を、ベクトルとともに保存してください。 検索クエリは、エンコードされた説明と比較できます。最終的な選択を提示する前に、コネクターの種類や機器の互換性など、正確な要件について返された候補を点検してください。ベクトルはテキストの意味を表現し、その周囲の検索アプリケーションが対応するレコードを取得します。 #### 平均プーリングと正規化ベクトル 公開されたエンコード例では、アテンションマスクを使ってトークン表現を平均し、パディング位置が平均に寄与しないようにしています。その後、L2正規化を適用します。これらは文ベクトルを取得する参照手順の一部であり、基になるTransformerから任意のトークンを取り出す指示ではありません。 インデックス化するテキストと新しいクエリの間で、モデル、プーリング、正規化の設定を一致させてください。得られた384成分の表現は、コサイン類似度で比較できます。その設定の記録をコレクションとともに残してください。別の384次元エンコーダーが、ベクトル長が同じというだけで互換になるわけではありません。 #### 既定の入力長と学習範囲 メーカーは、256ワードピースを超えると既定で切り詰めると指定しています。これはトークナイザーの上限であり、通常の単語数や文字数ではありません。長いレコードは、意味的につながった短い節を選び、それぞれを解釈するために必要な見出しや識別上の詳細を残してください。 モデルの学習手順では、最大128トークンのシーケンスを使用しました。この学習設定は、公開されているエンコード時の既定値256ワードピースとは別です。既定の範囲に収まる文章でも、学習時の短い文の資料とは大きく異なることがあるため、長い説明や専門的な説明は代表的な例で評価してください。 #### 類似度比較とクラスタリングのワークフロー 一連のサポートメッセージでは、埋め込みをグループ分け段階の数値入力にできます。人が読めるラベルを付ける前に、提案された各グループの複数のメッセージと、その境界付近のメッセージを確認してください。重複コンテンツの確認では、似たレコードを検索して実際の表現を比較します。2つの文章が同じ話題を扱いながら異なる指示を示している場合もあります。 この正確なL12-v2エディションは、英語の文埋め込みプロファイルです。all-MiniLM-L6-v2やparaphrase-MiniLMの各チェックポイントとは異なります。ファミリー名が共通でも、シーケンス設定やプーリング手順を引き継ぐわけではありません。類似度の値を検証済みの回答や最終的な編集判断として扱うのではなく、コンパクトな密なベクトルを原本レコードやタスクに即した評価とともに使用してください。 **Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2` [`sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&fmt=embeddings) Sentence Transformers /`sentence-transformers/all-minilm-l12-v2` ### はじめに Sentence Transformersのall-MiniLM-L12-v2は、検索、類似度比較、クラスタリングのために、文や短い段落を384次元のベクトルへエンコードします。参照手順では平均プーリングと正規化を使い、既定では256ワードピースを超える入力を切り詰めます。 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 sentence-transformers/all-minilm-l12-v2 | 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": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2", "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='sentence-transformers/all-minilm-l12-v2',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** [`sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&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 [`sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&fmt=embeddings) FAQ · Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`: `text`, `token_ids` → `embedding` リクエストはどの項目を使用しますか？ `POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`: `input.budget.maximum`: `512` (UTF8 バイト); `input.min_items`: `1` AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 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