Source: https://ailoot.ai/models/kk/thenlper-gte-large/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/thenlper-gte-large/
Language: kk

# Thenlper: GTE-Large

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

## [Thenlper: GTE-Large](https://ailoot.ai/models/kk/thenlper-gte-large/)

Alibaba DAMO Academy GTE-large ағылшын мәтінін іздеуге, семантикалық ұқсастықты бағалауға және эмбеддинг негізінде қайта ранжирлеуге арналған 1024 өлшемді векторларға айналдырады. Эталондық үлгі орташа пулингті, міндетті емес нормалауды және ең көбі 512 токендік тізбекті қолданады.

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

Модель туралы

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

GTE-large — Alibaba DAMO Academy оқытқан General Text Embeddings моделінің үлкен нұсқасы. Бұл негізінен BERT құрылымына сүйенетін, әр кіріске 1024 өлшемді тығыз көрсетілім беретін ағылшын мәтінінің энкодері. Өндіруші GTE тобын әртүрлі салалардағы қатыстылықпен байланысқан мәтін жұптары арқылы оқытып, кейінгі қолданыстар ретінде іздеуді, мәтіндердің семантикалық ұқсастығын және мәтіндерді қайта ранжирлеуді атайды.

#### Бөлім мазмұнын көрсетіңіз

Іздеу сұрауымен салыстырылатын ағылшын тіліндегі үзіндіні дайындаңыз. Техникалық есептер жинағында қысқа бөлімнің тақырыбын, бақылауын және тиісті шартын сақтаңыз. Дірілді тек белгілі бір жүктеме кезінде сипаттайтын есепте діріл туралы жалпы мәлімдеме ғана қалмай, сол шарт сақталуы тиіс.

Дереккөз идентификаторларын, құжат атауларын және бөлім орындарын сақталған векторлармен бірге ұстаңыз. Сұрау кандидат бөлімдерді таба алады, ал жабдықты, шартты және қорытындыны тексеруге бастапқы есеп қолжетімді қалады. Эмбеддинг үзінді мазмұнының сандық көрсетілімін береді.

#### Пулинг, нормалау және векторды пайдалану

Жарияланған үлгі назар маскасымен токен көрсетілімдерінің орташа мәнін алатын пулингті қолданады және толықтыруды орташа мәннен шығарады. Ол сондай-ақ міндетті емес L2 нормалауды, содан кейін нормаланған векторларды скалярлық көбейтінді арқылы салыстыруды көрсетеді. Sentence Transformers мысалы косинустық ұқсастықты қолданады.

Жинақ пен сұрау жағында бірдей дайындау, пулинг және салыстыру параметрлерін сақтаңыз. Әр көрсетілім 1024 компоненттен тұрады. Компонент санының көбірек болуы — нұсқаға тән мәлімет; бұл GTE-large векторларын 768 өлшемді GTE-base көрсетілімімен немесе басқа 1024 өлшемді энкодермен араластыруға болатынын дәлелдемейді.

Қайта ранжирлеу үдерісі сұрау эмбеддингін бұрын табылған кандидат эмбеддингтер жиынымен салыстырып, сол жазбалардың ретін өзгерте алады. Мұндай векторлық салыстыру мен сұрау–үзінді жұбын бірге бағалайтын бөлек модельдің айырмашылығын сақтаңыз.

#### Кіріс ұзындығы және ағылшын тілімен шектелуі

Карточка осы нақты модельді тек ағылшын мәтінімен шектейді және ұзын кірістерді ең көбі 512 токенге дейін қысқартады. Ұзын техникалық есепті мағыналық тұтас бөлімдерге бөліп, әрқайсысы дербес түсінікті болуы үшін жеткілікті жергілікті контекст сақтаңыз. Сөйлем алдыңғы нақтылауға тәуелді болса, ол сыйған жағдайда сол нақтылауды бір индекстелген бірлікте сақтаңыз.

Токен шекарасы көзге көрінетін сөз санынан өзгеше. Дайындалған бөлімнің ұзындығын тексеріп, көзделген іздеуге қажет мәлімет қысқартудан кейін сақталған бөліктен тыс орналаспағанына көз жеткізіңіз.

#### Табылған дәлелдерді тексеріңіз

Есеп іздеу қолданбасында кандидат бөлімдерді дереккөздегі орындарымен көрсетіп, нақты мазмұнын тексеріңіз. Ұқсас бақылаулардың себептері немесе ұсыныстары әртүрлі болуы мүмкін. Вектор ұпайы таңдалған салыстыру баптауларына сай кандидаттарды реттеуге көмектеседі; ол есеп қорытындысының жаңа жағдайға қолданылатынын дәлелдемейді.

RAG үшін таңдалған бөлімдерді жауап жазу кезеңінің бастапқы контексті ретінде қолданып, құжаттармен байланысын сақтаңыз. Осы нақты GTE-large профилі ағылшын тілінің 1024 өлшемді тығыз эмбеддингтерін және 512 токендік кіріс шекарасын береді. Кейінгі көптілді және кеңейтілген контексті GTE нұсқаларының сәйкестігі бөлек, сондықтан олардың тіл қамтуы немесе кіріс баптаулары осы нақты модельдің топ атауынан туындамайды.

**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `thenlper/gte-large`

[`thenlper/gte-large`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=thenlper%2Fgte-large&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-large&fmt=embeddings)

Thenlper /`thenlper/gte-large`

### Бастау

Alibaba DAMO Academy GTE-large ағылшын мәтінін іздеуге, семантикалық ұқсастықты бағалауға және эмбеддинг негізінде қайта ранжирлеуге арналған 1024 өлшемді векторларға айналдырады. Эталондық үлгі орташа пулингті, міндетті емес нормалауды және ең көбі 512 токендік тізбекті қолданады.

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 thenlper/gte-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

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 →](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": "thenlper/gte-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='thenlper/gte-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** [`thenlper/gte-large`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=thenlper%2Fgte-large&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-large&fmt=embeddings)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`thenlper/gte-large`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=thenlper%2Fgte-large&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-large&fmt=embeddings)

FAQ · Thenlper: GTE-Large

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-large`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-large`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-large`: `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.