BAAI: bge-large-en-v1.5
BAAI bge-large-en-v1.5 іздеу және семантикалық салыстыру үшін ағылшын мәтінінің 1024 өлшемді векторларын жасайды. Оның v1.5 дайындау тәртібі сұрауға міндетті емес нұсқауды қолдайды; құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен.
Модель туралы
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
bge-large-en-v1.5 — BAAI компаниясының ағылшын тіліндегі тығыз эмбеддингтерге арналған үлкен редакциясы. Ол үзінді іздеу және мағыналық салыстыру үшін мәтінді 1024 өлшемді векторға айналдырады. 1.5 нұсқасы — өндірушінің пайдалырақ ұқсастық таралымына және нұсқаусыз жақсартылған іздеуге бағытталған жаңартуы. Large — Base, Small, қытай тіліндегі редакциялар және көптілді BGE-M3 моделінен бөлек бақылау нүктесі.
Үзінді іздеуді баптаңыз
Ұзын құжаттар арасынан қысқа сұраумен іздеу үшін өндіруші «Represent this sentence for searching relevant passages:» сұрау нұсқауын ұсынады. Оны сұрау жағына қосыңыз; корпус үзінділері осы нұсқаусыз өз бастапқы мәтінін сақтайды. Басқа қолдануларда тікелей мәтін жеткілікті. BAAI v1.5 нұсқасында префикссіз іздеуді де құжаттап, нақты тапсырмада ең жақсы жұмыс істейтін дайындау тәсілін таңдауды ұсынады.
Практикалық білім жинағы ағылшын техникалық нұсқаулығының бөлімдерін индекстей алады. Шығыс пішімін қай баптау өзгертетіні туралы сұрақ сол баптау мен шарттарын түсіндіретін бөлімді қайтаруы керек. Әр үзіндімен бірге тақырыпты, тиісті түсіндірмені және дереккөз орнын сақтаңыз. Модель сандық көріністі береді; оқырман не кейінгі RAG кезеңі қайтарылған бастапқы мәтінді пайдаланады.
Векторлық көрініс және салыстыру
Өндірушінің тікелей кодтау мысалы біріктірілген эмбеддинг ретінде алғашқы CLS токенінің соңғы жасырын күйін қолданып, кейін векторды нормалайды. Нормаланған векторларды скаляр көбейтіндімен салыстыру косинустық ұқсастық береді. Сондықтан әр үзіндіні бір рет дайындап, кіріс сұрау векторларымен салыстыруға сақтауға болады; өзгерген бастапқы материал жаңартылған көрініс алады.
1024 өлшем шығыс векторының ұзындығын анықтайды. Ол 768 өлшемді Base көрінісінен бөлек және басқа бақылау нүктесімен үйлесімді ортақ кеңістікті дәлелдемейді. Модель мен дайындау тәсілін сақталған индекспен байланыстырыңыз. Эмбеддинг редакциясы өзгерсе, корпус пен сұрау көріністерін бірге тексеру керек.
Дереккөзді терезеге сыйғызыңыз
Құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен. Ұзын нұсқаулықты бір шамадан тыс кіріс емес, тұтас бөлімдер ретінде дайындаңыз. Шарт не ерекшелікті өзі нақтылайтын ереженің жанында сақтап, табылған бөлім жеке түсінікті болуы үшін жеткілікті контекст қосыңыз. Қосымша сұрау нұсқауы да кіріс токендерін алады, сондықтан модель терезесі толық дайындалған кіріске қатысты.
Пайдалы үзінді шекарасы бір пайдаланушы сұрағына жауап беретін тақырып пен абзацтарды қамтуы мүмкін. Нәтиже дұрыс дереккөзге байланыстырылуы үшін үзінді алынған құжаттың идентификаторы мен нұсқасын вектордан тыс сақтаңыз. Салыстыру тапсырмасында қажетті айырманы жоятын қатысы жоқ қысқаша мазмұндардың орнына салыстырылатын нақты мәтіндерді пайдаланыңыз.
Ұқсастық бағасын түсіндіріңіз
Өндіруші абсолютті ұқсастықты мағыналық теңдіктің әмбебап ережесі деп қабылдаудан сақтандырады. Іздеуде бағалардың салыстырмалы реті маңызды, ал шек тапсырманың өз мәтін таралымына қарай калибрленуі керек. Жауабы белгілі сұрақтар мен жауабы жоқ сұрақтар үшін ұсынылған үзінділерді тексеріңіз. Бұл бөлім тек тақырыпқа ұқсай ма, әлде қажетті ақпаратты бере ме — соны анықтайды.
bge-large-en-v1.5 ағылшын тіліндегі тығыз векторлар береді. Бөлек қайта реттеу моделі ұсынылған үзінділер ретін нақтылай алады, ал бөлек тілдік модель таңдалған үзінділерден жауап құрастырады. Осы редакцияның пайдалы шығысы — нақты Large v1.5 таңдауы мен кіріс дайындауы сақталған, бастапқы мәтінге байланыстырылған ізделетін көрініс.
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings baai/bge-large-en-v1.5
baai/bge-large-en-v1.5Бастау
BAAI bge-large-en-v1.5 іздеу және семантикалық салыстыру үшін ағылшын мәтінінің 1024 өлшемді векторларын жасайды. Оның v1.5 дайындау тәртібі сұрауға міндетті емес нұсқауды қолдайды; құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер baai/bge-large-en-v1.5 | Әдепкі— |
Өрісinput | Түріstring|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— |
Өрісencoding_format | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float | Әдепкіfloat |
Өрісdimensions | Түріinteger | ТалапҚолдау көрсетілмейді | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
Өрісuser | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісsession_id | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісtrace | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Кіріс материалдарының үйлесімдері
text_to_embedding
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, input |
Параметрinput_shapes | Параметр талаптарыstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Параметрencoding_format | Параметр талаптарыfloat |
Параметрdimensions_override | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmax_input_budget_units | Параметр талаптары512 |
Параметрmultimodal_objects | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmaterial_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 $0.00002 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "baai/bge-large-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-large-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 |
|---|---|
Өрісobject | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісdata[].index | Түріinteger |
Өрісdata[].embedding | Түріfinite float[] |
Өрісusage | 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-large-en-v1.5
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
FAQ · BAAI: bge-large-en-v1.5
- Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?
POST /v1/embeddings·baai/bge-large-en-v1.5:text,token_ids→embedding- Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?
POST /v1/embeddings·baai/bge-large-en-v1.5:model,input,encoding_format,provider- Қандай шектеулер қолданылады?
POST /v1/embeddings·baai/bge-large-en-v1.5:input.budget.maximum:512(UTF8 байттары);input.min_items:1