Source: https://ailoot.ai/models/kk/intfloat-multilingual-e5-large/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/intfloat-multilingual-e5-large/
Language: kk

# Intfloat: Multilingual-E5-Large

[Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/intfloat-multilingual-e5-large/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/intfloat-multilingual-e5-large/facts.json)

## [Intfloat: Multilingual-E5-Large](https://ailoot.ai/models/kk/intfloat-multilingual-e5-large/)

intfloat Multilingual-E5-Large көптілді мәтінді 24 қабатты модель арқылы 1024 өлшемді векторларға кодтайды. Ол XLM-R аясындағы жүз тілді қолдайды, әр тіл үшін ағылшынша query/passage префикстерін қолданады және кірістерді 512 токенге дейін қысқартады.

- [**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/kk/intfloat-multilingual-e5-large/#method-0)

Модель туралы

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

Multilingual-E5-Large — intfloat компаниясының жиырма төрт қабатты, 1024 өлшемді шығысы бар көптілді тығыз мәтін эмбеддингі моделі. Ол XLM-RoBERTa Large негізінде инициализацияланып, көптілді деректермен әрі қарай оқытылған. Модель картасы XLM-R аясындағы жүз тілді қолдауды сипаттап, дерегі аз тілдерде сапаның төменірек екенін атап өтеді. Оның векторлары мәтінді іздеу, семантикалық салыстыру және сандық белгілерді пайдаланатын тапсырмалар үшін ұсынады.

#### Әр тілде кіріс рөлін сақтаңыз

Оқытылған префикстер — “query:” және “passage:”; бұл ағылшын тілінен басқа мәтінге де қатысты. Іздеу сұрауы мен оның корпусындағы үзінділер тиісті рөлдерін қолданады. Префикстер осы ағылшын жолдары болып қалады, ал бастапқы тұжырым өз тілін сақтайды. Симметриялық семантикалық ұқсастық, парафразаларды іздеу, параллель мәтіндерді іздеу немесе белгілер ретінде пайдалану үшін өндіруші “query:” ұсынады.

Практикалық жинақ бірнеше қолдау көрсетілетін тілдегі құжаттаманы қамти алады. Әр үзіндінің тілін, бастапқы мәтінін және дереккөз орнын векторымен бірге сақтаңыз. Бір ағылшынша тест бүкіл жинақты білдіреді деп болжамай, аудиторияның нақты іздеу сұрақтарын дайындаңыз. Оқырман мазмұнын бағалай алуы үшін шығыс нақты үзіндіні және оның контекстін қайтаруы керек.

Көптілді сәйкестендіру тапсырмасында салыстыру мақсатын анық ұстаңыз. Аудармалардың кандидат жұбы мен растайтын үзіндіні іздейтін сұрау әртүрлі дайындықты қажет етеді. Модельдің рөл префикстері жөніндегі нұсқауы осы тапсырмаларға нақты келісім береді; префиксті алып тастау құжатталған балама емес, өйткені ол оқытуда қолданылған кіріс үлгісін өзгертеді.

#### Пулинг және векторларды салыстыру

Өндіруші мысалы толтыруды алып тастау үшін зейін маскасын қолданып, токен көріністерін орташалайды, содан кейін векторды нормалайды. Нормаланған векторлардың скалярлық көбейтіндісі косинустық ұқсастық береді. 1024 өлшемді массив бір дайындалған мәтінді білдіреді. Кейінгі сұраулар сәйкес көріністі қолдануы үшін нақты модель мен дайындау тәсілін сақталған векторлармен байланыстырыңыз.

Бұл векторлар кейінгі кластерлеу не жіктеу кезеңіне кандидаттардың ретін немесе белгілерді бере алады. Олар дереккөзді аудармайды және жауап құрастырмайды. Іздеу нәтижесі оқырманды немесе кейінгі RAG генерациясы кезеңін қолдауға тиіс болса, үзіндінің бастапқы мәтінін қайтарыңыз.

#### Оқыту және тілдік қамту

Модель картасы әлсіз бақыланатын контрастивті алдын ала оқытудан кейін бақыланатын қосымша оқытуды құжаттайды. Көптілді дайындық тақырып–үзінді жұптары, әңгіме жұптары және аударма жұптары сияқты материалды қамтиды, ал таңбаланған іздеу және тілді түсіну деректері кейінгі кезеңді қамтамасыз етеді. Бұл көзделген мәтін көрінісі тапсырмаларын түсіндіреді, бірақ әр тілде бірдей сапаны бекітпейді.

Өндіруші дерегі аз тілдердегі сапаның төмендеуін шектеу ретінде нақты атайды. Жинақтағы нақты тілдер мен тұжырымдарды, соның ішінде қысқартуларды, атауларды және арнайы сөздікті тексеріңіз. Көптілді белгі — ауқымның пайдалы сипаттамасы; қайтарылған мәтіннің аудитория мен тапсырмаға сәйкестігін бәрібір тексеру керек.

#### Ұзындық және пайдалы нәтижелер

Ұзын кіріс ең көбі 512 токенге дейін қысқартылады. Көлемді құжатты рөл префиксі мен тиісті тақырыптары бар тұтас үзінділер ретінде дайындаңыз. Анықтамалар мен нақтылауларды өздері әсер ететін тұжырыммен қатар сақтап, негізгі құжат идентификаторын және дереккөз нұсқасын вектордан тыс ұстаңыз.

Өндіруші абсолютті мәнді сенімділіктің әмбебап өлшемі деп қабылдамай, косинустық бағалардың салыстырмалы ретіне назар аударуды ұсынады. Пайдалы нәтиже — кандидат үзінділер жиыны, салыстыруға болатын мәтін көріністері немесе бастапқы жазбаларымен байланысқан белгілер. Басқа модель де 1024 мән қайтарса да, осы нақты модель тек ағылшын тіліндегі E5 v2 бақылау нүктелерінен және нұсқаулармен қосымша оқытылған E5 нұсқаларынан бөлек болып қалады.

**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `intfloat/multilingual-e5-large`

[`intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&route=Ultra&caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&fmt=embeddings)

Intfloat /`intfloat/multilingual-e5-large`

### Бастау

intfloat Multilingual-E5-Large көптілді мәтінді 24 қабатты модель арқылы 1024 өлшемді векторларға кодтайды. Ол XLM-R аясындағы жүз тілді қолдайды, әр тіл үшін ағылшынша query/passage префикстерін қолданады және кірістерді 512 токенге дейін қысқартады.

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`

Контекст

512 tokens

Шығыс пішімі

json

| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер intfloat/multilingual-e5-large | 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

Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда

Икемді режим

Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда

Ой қорытудың ең жоғары деңгейі

Стандартты тариф 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 →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

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": "intfloat/multilingual-e5-large", "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='intfloat/multilingual-e5-large',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/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&route=Ultra&caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&fmt=embeddings)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&route=Ultra&caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&fmt=embeddings)

FAQ · Intfloat: Multilingual-E5-Large

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/embeddings` · `intfloat/multilingual-e5-large`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/embeddings` · `intfloat/multilingual-e5-large`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/embeddings` · `intfloat/multilingual-e5-large`: `ctx`: `512`; `input.budget.maximum`: `512` (UTF8 байттары); `input.min_items`: `1`

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

## Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

## Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым

Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.

50% дейінгі промокод

Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.

Тарихтағы шығындар

Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

[Жазылым таңдау](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/subscriptions/) · [Модель бағасын көру](https://ailoot.ai/models/kk/)

## API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба

Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.

Реселлер лицензиясы

Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.

Сайттағы құжаттар

Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

[Реселлер лицензиясын сұрау](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта мен лицензиялық шарт](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=kk)

## Ailoot · Компания және оның жобалар портфелі





Ailoot жинақталған жұмыс тәжірибесіне, кең клиенттік базаға, тұрақты қызметке және KPI көрсеткіштерін үздіксіз бақылауға сүйенеді.





Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.





Ailoot осы тәжірибені клиенттердің өнімдерінде, агенттерінде, қолданбаларында және автоматтандыруларында жасанды интеллект мүмкіндіктеріне API арқылы қол жеткізуді қамтамасыз етуге пайдаланады.