Intfloat: E5-Base-v2

intfloat E5-Base-v2 ағылшын мәтінін 12 қабатты кодтаушы арқылы 768 өлшемді эмбеддингтерге айналдырады. Query/passage префикстері және 512 токендік терезе оның іздеу, парафразаларды салыстыру, кластерлеу және мәтін белгілеріне арналған дайындау тәртібін анықтайды.

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings intfloat/e5-base-v2

Модель туралы

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

E5-Base-v2 — intfloat компаниясының он екі қабатты, 768 өлшемді көрінісі бар ағылшын эмбеддинг моделі. Ол дайындалған мәтінді іздеуге, семантикалық салыстыруға немесе басқа тапсырмада белгі ретінде пайдалануға арналған бір сандық векторға айналдырады. Base v2 бақылау нүктесі жиырма төрт қабатты, 1024 өлшемді Large v2 нұсқасынан және бөлек оқытылған көптілді E5 модельдерінен өзгеше.

Оқытылған рөл префикстерін қолданыңыз

E5 кірістің басында рөл күтеді. Үзінді іздеуде сұрақ “query:” префиксімен, ал ықтимал жауабы бар дереккөзі “passage:” префиксімен басталады. Өндіруші семантикалық ұқсастық және парафраза іздеу сияқты симметриялық тапсырмаларда екі жаққа да “query:” ұсынады. Векторлар кластерлеу немесе жіктеу белгілері болатын кезде де осы префиксті ұсынады.

Мысалы, кері байланыс жинағында бір жақсартуға қатысты әртүрлі тұжырымдалған бірнеше өтініш болуы мүмкін. Сол жазбаларды ұсынылған симметриялық дайындықпен кодтап, алынған векторларды салыстырыңыз немесе кластерлеңіз. Кластерді түсіндірілмеген сандар тобы емес, нақты клиент хабарламалары ретінде тексеру үшін әр көрініспен бірге бастапқы тұжырым мен жазба идентификаторын сақтаңыз.

Іздеу жинағы үшін сұрақтар мен бастапқы үзінділерді өз рөлдерінде дайындаңыз. Пайдалы сұрау — “query: Which setting changes the notification frequency?”. Корпус үзіндісі түсіндірмені және оған қатысты шарттарды сақтайды. Префикс модельдің оқытылған дайындығының бөлігі; өндіруші оны алып тастау сапаны төмендететінін атап өтеді.

Көріністі біріктіріп, салыстырыңыз

Ресми мысал толтыруды алып тастап, зейін маскасын ескеретін токен көріністерінің орташа мәнін есептейді, содан кейін алынған векторды нормалайды. Нормаланған эмбеддингтердің скалярлық көбейтіндісі косинустық ұқсастық береді. 768 шығыс мәні бір мәтінді сипаттайды; олар жауап, сынып белгісі немесе жұптық қайта ранжирлеу бағасы емес.

Кластерлеу үдерісінде басқа кезең сол векторлардан топтар құрады. Жіктеу үдерісінде басқа кезең оларды кіріс белгілері ретінде қолданады. Бұл айырмашылықты сақтау нәтижені түсіндіруді жеңілдетеді: эмбеддинг жазбаны бейнелейді, ал кейінгі тапсырма топты немесе белгіні анықтайды. Салыстырылатын көріністер үшін бір модельді және бір дайындау келісімін бірізді қолданыңыз.

Ағылшын тілі мен 512 токен шегінде жұмыс істеңіз

Модель картасы осы нұсқаның тек ағылшын тілімен жұмыс істейтінін және ұзын мәтінді ең көбі 512 токенге дейін қысқартатынын айтады. Міндетті рөл префиксін қоса, осы ауқымда тұтас үзінділер дайындаңыз. Ұзын пікірді, есепті немесе нұсқаулықты соңы жоғалатын шамадан тыс кіріс ретінде кодтамай, мағыналы бөлімдер бойынша бөлу керек.

Тақырыпты өзі таныстыратын сөйлемдермен бірге ұстаңыз және ереже мағынасын өзгертетін шартты не ерекшелікті сақтаңыз. Кері байланыс сияқты қысқа жазбалар сыйса, толық хабарламаны қалдырыңыз. Вектормен қатар сақталған дереккөз идентификаторы мен нұсқасы кейінгі жинақ жаңартуына дұрыс жазбаны алмастыруға мүмкіндік береді.

Ұқсастықты тапсырмаға сай түсіндіріңіз

Өндіруші косинустық бағалардың салыстырмалы реті абсолютті мәннен маңыздырақ екенін түсіндіреді. Сүзу шегін жинақтың өз мысалдарымен бағалау керек; вектор ұқсастығы сәйкес белгі немесе дұрыс жауаптың калибрленген ықтималдығы емес. Векторлардың қалай қолданылатынын шешкенде жақын жазбалар мен белгілі сәйкессіздіктерді тексеріңіз.

Пайдалы нәтиже — ағылшын іздеу индексі, семантикалық салыстыру жиыны немесе бастапқы жазбаларымен жұпталған сандық мәтін белгілері. Бұл Base v2 профилінің өз өлшемдері, пулингі және рөл дайындауы бар; басқа E5 нұсқасының вектор пішіні не тілдік қамтуы өзара алмастырылатын көріністі бекітпейді.

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings intfloat/e5-base-v2

intfloat/e5-base-v2

Intfloat /intfloat/e5-base-v2

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 intfloat/e5-base-v2	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": "intfloat/e5-base-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

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='intfloat/e5-base-v2',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 intfloat/e5-base-v2

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

intfloat/e5-base-v2

FAQ · Intfloat: E5-Base-v2

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?: POST /v1/embeddings · intfloat/e5-base-v2: text, token_ids → embedding
Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?: POST /v1/embeddings · intfloat/e5-base-v2: model, input, encoding_format, provider
Қандай шектеулер қолданылады?: POST /v1/embeddings · intfloat/e5-base-v2: input.budget.maximum: 512 (UTF8 байттары); input.min_items: 1

Intfloat: E5-Base-v2