Source: https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/ Language: ja # Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/facts.json) ## [Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2](https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/) Sentence Transformersのparaphrase-MiniLM-L6-v2は、意味検索とクラスタリングのために、文や短い段落を384次元のベクトルへ変換します。公開されている設定では、平均プーリングと128トークンのシーケンス設定を使用します。 - [**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/ja/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-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。 paraphrase-MiniLM-L6-v2は、文や短い段落を対象とするSentence Transformersの埋め込みモデルです。各テキストを384次元の密なベクトル空間へ変換し、メーカーは用途として意味検索やクラスタリングなどを挙げています。公開されたアーキテクチャはTransformerと平均プーリングを組み合わせており、設定されたシーケンス長は128トークンです。 #### 比較したい文章を表現する 実際の文または短い段落を準備し、主題と重要な条件を保ってください。実用的なコレクションには、表現の異なる質問や、関連する話題の短い説明を含められます。各レコードを埋め込みに変換し、元の表現と識別子を保持して、後の比較でテキスト自体を返せるようにします。 たとえば、複数のヘルプ質問が異なる用語で同じ問題を説明している場合があります。類似度を調べる段階で、それらの候補を集めた後、実際の問題について表現を点検できます。埋め込みは、その比較に使う数値表現です。モデル単体で言い換え文を書いたり、最終的なクラスタのラベルを付けたりするわけではありません。 #### 平均プーリングとベクトルの利用 メーカーの直接エンコードの例では、トークン表現を平均する際にアテンションマスクを考慮し、パディング位置を除外しています。アーキテクチャは平均プーリングを明示的に選択しており、CLSプーリングや最大値プーリングは選択していません。比較可能なベクトルを準備する際は、このプーリング方法をモデルと一緒に管理してください。 返される各表現には384個の成分があります。インデックスやクラスタリングの段階では、選択した類似度設定でそれらのベクトルを扱い、基になる原本レコードは確認できるように残します。比較する項目では、同じモデル、入力準備、比較設定を維持してください。別のモデルが384個の値を返しても、その形だけで同じ埋め込み空間とはいえません。 #### 公開設定における短い入力 参照用のSentence Transformer設定では、最大シーケンス長は128トークンです。長い資料は大きすぎる1段落としてではなく、意味的につながった短い単位に分けて準備してください。ルールを述べる文には、次の文の例外が必要な場合があります。収まる場合は、その小さな単位をまとめて保ってください。単語数や文字数だけでは、トークン長は直接分かりません。 短い説明の集合では、比較に重要な名前や識別上の特徴を残してください。曖昧なカテゴリだけを含むレコードは、同じ種類のほかのレコードと区別しにくいことがあります。返された候補を元の資料と照合できるよう、出典との対応関係をベクトルの外に保存してください。 #### 検索とクラスタリングの結果 意味検索では、同じモデルでクエリとコーパスの資料を表現し、候補レコードを元のテキストとともに返します。クラスタリングでは、別の段階がベクトルからグループを作ります。グループ分けを製品上の判断や自動ラベルとして使う前に、クラスタの境界付近にあるレコードを点検してください。 有用な出力は、元のレコードに結び付けられた短いテキストのコンパクトな表現です。この正確なparaphrase-MiniLM-L6-v2チェックポイントには、固有のプーリング設定とシーケンス設定があります。all-MiniLMや多言語paraphraseの各変種は別のモデルプロファイルです。MiniLMという共通の名前だけでは、それらの学習内容、言語範囲、入力設定は分かりません。 **Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2` [`sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&fmt=embeddings) Sentence Transformers /`sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2` ### はじめに Sentence Transformersのparaphrase-MiniLM-L6-v2は、意味検索とクラスタリングのために、文や短い段落を384次元のベクトルへ変換します。公開されている設定では、平均プーリングと128トークンのシーケンス設定を使用します。 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` 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/paraphrase-minilm-l6-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/paraphrase-minilm-l6-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/paraphrase-minilm-l6-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/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-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/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&fmt=embeddings) FAQ · Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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/paraphrase-minilm-l6-v2`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。