Source: https://ailoot.ai/models/ja/thenlper-gte-base/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/thenlper-gte-base/ Language: ja # Thenlper: GTE-Base [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/thenlper-gte-base/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/thenlper-gte-base/facts.json) ## [Thenlper: GTE-Base](https://ailoot.ai/models/ja/thenlper-gte-base/) Alibaba DAMO AcademyのGTE-baseは、検索と意味的類似度比較のために英語テキストを768次元のベクトルへ埋め込みます。この正確なモデルは平均プーリングを使い、最大512トークンのシーケンスに対応し、任意の正規化を伴うコサイン型の比較が文書化されています。 - [**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/ja/thenlper-gte-base/#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。 GTE-baseは、Alibaba DAMO Academyが学習したベースサイズのGeneral Text Embeddingsモデルです。この英語テキストエンコーダーは主にBERTフレームワークを基にしており、768次元の密なベクトルを生成します。学習には、複数の分野にまたがる関連性を持つペアの大規模コーパスを使用し、用途として情報検索、テキストの意味的類似度比較、埋め込みベースのテキストリランキングなどが挙げられています。 #### 英語のクエリと文章を準備する 必要とする情報と検索対象の資料の両方に、読みやすい英語テキストを使用してください。たとえば、摩耗した部品の交換についてのクエリを、交換基準、点検工程、注文手順を説明する短い保守の節と比較できます。部品名と、それらの節を区別する条件を残してください。 公開された例は、タスク指示を追加せずに質問と候補テキストを直接エンコードします。コレクションと後のクエリ全体で、この準備方式を一致させてください。順位付きの結果で表現された情報を表示できるよう、元の文章とその識別子をベクトルとともに保存します。 #### 平均プーリングと比較 参照手順は、アテンションマスクを使ってモデルのトークン表現を平均し、パディング位置が結果に寄与しないようにします。その後、任意のL2正規化を示し、正規化されたベクトルを内積で比較します。別の例ではコサイン類似度を使用しています。 インデックス作成と検索のために、正規化と比較の設定を選び、一貫して維持してください。出力は768個の数値成分を含み、生成された回答は含みません。候補のリランキング段階では、同じモデルで候補文章をエンコードし、クエリとの類似度で並べます。これは埋め込みに基づく比較であり、モデルがクロスエンコーダーとしてクエリと文章の各ペアを一緒に読むという主張ではありません。 #### 英語の範囲と512トークンの入力 この正確なモデルカードは、モデルを英語テキストに限定し、長い入力を最大512トークンに切り詰めると述べています。そのため、長いマニュアルはインデックス化の前に、意味のある節にするべきです。文章の解釈に必要な場合は、警告、例外、条件説明を、それらが修飾するルールと一緒に保ってください。 保守間隔についてのクエリでは、間隔と運用条件を含む節の方が、数字だけの断片より有用です。見出しや機器の識別情報が指示の曖昧さを解消する場合は残してください。見た目の単語数に頼らず、トークナイザーでの長さを確認します。 #### スコアの背後にある原文を使う 検索は、インデックス化されたコレクションから候補を返します。上位の文章を正確なタスクに照らして点検し、RAGの回答作成段階へ渡す際は出典の位置を保持してください。関連する文章が、交換を認めずに点検だけを説明している場合もあります。その違いは、原本資料で見えるままにする必要があります。 GTE-baseは、1024次元のベクトルを生成するGTE-largeや、後の多言語・コンテキスト拡張GTEエディションとは異なります。公開されたモデルIDが、英語の範囲、768成分の表現、512トークンの境界を定めます。検索コレクションを評価する際は、この正確なプロファイルを代表的なクエリと原本レコードとともに使用してください。 **Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `thenlper/gte-base` [`thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=thenlper%2Fgte-base&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-base&fmt=embeddings) Thenlper /`thenlper/gte-base` ### はじめに Alibaba DAMO AcademyのGTE-baseは、検索と意味的類似度比較のために英語テキストを768次元のベクトルへ埋め込みます。この正確なモデルは平均プーリングを使い、最大512トークンのシーケンスに対応し、任意の正規化を伴うコサイン型の比較が文書化されています。 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 thenlper/gte-base | 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": "thenlper/gte-base", "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='thenlper/gte-base',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** [`thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=thenlper%2Fgte-base&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-base&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 [`thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=thenlper%2Fgte-base&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-base&fmt=embeddings) FAQ · Thenlper: GTE-Base 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-base`: `text`, `token_ids` → `embedding` リクエストはどの項目を使用しますか？ `POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-base`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-base`: `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。