BAAI: bge-base-en-v1.5

BAAI bge-base-en-v1.5 ағылшын мәтінін семантикалық іздеу және ұқсастық тапсырмалары үшін 768 өлшемді векторларға айналдырады. Оның 512 токендік кіріс терезесі және тек сұрауға арналған іздеу нұсқауы құжат не білім іздеу индексіндегі нақты тақырыптағы үзінділерге сай келеді.

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings baai/bge-base-en-v1.5

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

bge-base-en-v1.5 — BAAI компаниясының базалық өлшемдегі ағылшын тығыз эмбеддинг моделі. Ол әр мәтінді іздеу және семантикалық салыстыру үшін 768 өлшемді сандық көрініске айналдырады. Модель бұрынғы отбасының ұқсастық бағаларының үлестірімін түзетіп, нұсқау берілмегенде іздеуді жақсартатын BGE v1.5 желісіне жатады. Оның шығысы — мәтіндерді салыстыруға немесе қатысты үзінділерді табуға қолданылатын вектор.

Сұраулар мен үзінділерді дайындаңыз

Ұзын үзінділерді іздейтін қысқа сұрау үшін BAAI сұраудың алдына “Represent this sentence for searching relevant passages:” қосуды ұсынады. Корпус үзінділеріне бұл нұсқау берілмейді. Басқа тапсырмаларда бастапқы мәтіннен эмбеддингті тікелей жасауға болады. Өндіруші v1.5 нұсқасының нұсқаусыз да жұмыс істейтінін айтады, сондықтан префиксті жалғыз жарамды кіріс деп қабылдамай, дайындықты тапсырмаға қарай таңдау керек.

Практикалық іздеу жинағында көмек мақалалары, өнім түсіндірмелері немесе техникалық нұсқаулар болуы мүмкін. “How do I change the export format?” сияқты сұрау сол әрекетті сипаттайтын үзіндіні табуы керек. Бөлім тақырыбын, тиісті шарттарды және нақты бастапқы мәтінді бірге ұстаңыз. Іздеу нәтижесі пайдаланушы оқи алатын немесе кейінгі жауап кезеңі сілтеме жасай алатын материал қайтаруы үшін үзінді идентификаторы мен орнын оның векторымен қатар сақтаңыз.

Вектор пішімі және салыстыру

Құжатталған көрініс сөйлем эмбеддингі ретінде бірінші, яғни CLS токенінің соңғы жасырын күйін қолданады. Өндіруші мысалдары векторды нормалап, нормаланған эмбеддингтерді косинустық ұқсастыққа тең скалярлық көбейтіндімен салыстырады. 768 өлшем — осы модельдің шығыс көрінісінің көлемі; олар таңдалатын контекст ұзындығы немесе мәтін генерациясының бюджеті емес.

Салыстырылатын сұрау мен корпус векторлары үшін бір модельді және бір дайындау келісімін қолданыңыз. Практикалық тексеру — нақты пайдаланушы сұрақтарының шағын жиынына жауабы бар белгілі үзінділерді тауып, қайтарылған мәтінді қарау. Үйлесімді вектор пішіні индекске көріністі сақтауға мүмкіндік береді, ал бастапқы үзінді нәтиженің шын не айтатынын көрсетеді.

Кіріс ұзындығы және құжат дайындау

Модельдің құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен. Сондықтан ұзын дереккөзді эмбеддинг жасамас бұрын жауабы бар тұтас үзінділерге бөлу керек. Анықтамалар мен ерекшеліктерді өздері нақтылайтын тұжырыммен бірге сақтап, үзіндінің негізгі құжатпен байланысын ұстаңыз. Эмбеддинг жасалатын мәтін қосылған кез келген нұсқауды немесе тақырыпты қамтиды, сондықтан ықшам дайындық пайдалы бастапқы мазмұнға көбірек орын қалдырады.

Есеп не нұсқаулық үшін шекараларды бөлім немесе өзара байланысты бірнеше абзац төңірегінде таңдаңыз. Тек атаудан не тақырыбы түсініксіз үзіктен тұратын үзіндіні іздеп алғаннан кейін түсіндіру қиын болуы мүмкін. Құжат өзгергенде индекс жаңартуы тиісті материалды алмастыра алуы үшін бастапқы мәтінді және дереккөз нұсқасын сақтаңыз.

Бағалар және пайдалы шығыс

BAAI абсолютті ұқсастық мәндері екі мәтіннің бір мағына беретінін шешуге әмбебап шек емес екенін ескертеді. Салыстырмалы рет маңызды, ал сүзу шегін тапсырманың өз деректеріндегі үлестіріммен таңдау керек. Жоғары вектор ұқсастығы — үзіндінің фактілік мазмұнын тексеру емес, іздеу сигналы.

Пайдалы нәтиже — ағылшын үзінділерінің индексі, сұрау векторларының жиыны немесе семантикалық салыстыруға арналған сандық белгілер. Бөлек қайта ранжирлеуші табылған кандидаттарды нақтылай алады, ал бөлек генерация кезеңі олардың мәтінінен жауап жаза алады. Осы нақты базалық ағылшын v1.5 моделі BGE Large, қытай тіліндегі нұсқалар және BGE-M3 моделінің көптілді, гибридті іздеу профильдерінен бөлек болып қалады.

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings baai/bge-base-en-v1.5

baai/bge-base-en-v1.5

BAAI /baai/bge-base-en-v1.5

Бастау

Қабылданатын кіріс деректері: Мәтін · token_ids
Нәтижелер: embedding

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings

Кіріс: text, token_ids
Шығыс: embedding
Шығыс пішімі: json

Өріс	Түрі	Талап	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі
Өріс`model`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер baai/bge-base-en-v1.5	Әдепкі—
Өріс`input`	Түрі`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар. Кіріс бюджеті: Ең көбі: 512 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері	Әдепкі—
Өріс`encoding_format`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер float	Әдепкіfloat
Өріс`dimensions`	Түрі`integer`	ТалапҚолдау көрсетілмейді	Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1	Әдепкі—
Өріс`user`	Түрі`json_value`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.	Әдепкі—
Өріс`session_id`	Түрі`json_value`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.	Әдепкі—
Өріс`trace`	Түрі`json_value`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.	Әдепкі—
Өріс`provider`	Түрі`object`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды	Әдепкі—

Кіріс материалдарының үйлесімдері

text_to_embedding

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

Параметр	Параметр талаптары
Параметр`content_type`	Параметр талаптарыapplication/json
Параметр`required`	Параметр талаптарыmodel, input
Параметр`input_shapes`	Параметр талаптарыstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
Параметр`encoding_format`	Параметр талаптарыfloat
Параметр`dimensions_override`	Параметр талаптарыfalse
Параметр`max_input_budget_units`	Параметр талаптары512
Параметр`multimodal_objects`	Параметр талаптарыfalse
Параметр`material_types`	Параметр талаптарыtext, token_ids

Өмірлік цикл: synchronous_json

Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.

Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим: Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим: Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі: Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Баптау	Мөлшерлемелер кестесі	Төлем
БаптауТокендердің базалық тарифтері	Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00001 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

curlPython SDK

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "baai/bge-base-en-v1.5", "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

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='baai/bge-base-en-v1.5',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

json

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері

Өріс	Түрі
Өріс`object`	Түріstring
Өріс`model`	Түріstring
Өріс`data[].index`	Түріinteger
Өріс`data[].embedding`	Түріfinite float[]
Өріс`usage`	Түріobject

Қателер және келесі қадамдар

Жауап	Шарт	Келесі қадам
Жауап400 · `invalid_request_error`	ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате	Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra baai/bge-base-en-v1.5

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

baai/bge-base-en-v1.5

FAQ · BAAI: bge-base-en-v1.5

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?: POST /v1/embeddings · baai/bge-base-en-v1.5: text, token_ids → embedding
Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?: POST /v1/embeddings · baai/bge-base-en-v1.5: model, input, encoding_format, provider
Қандай шектеулер қолданылады?: POST /v1/embeddings · baai/bge-base-en-v1.5: input.budget.maximum: 512 (UTF8 байттары); input.min_items: 1

BAAI: bge-base-en-v1.5