Source: https://ailoot.ai/models/ko/baai-bge-large-en-v1-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/baai-bge-large-en-v1-5/
Language: ko

# BAAI: bge-large-en-v1.5

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/baai-bge-large-en-v1-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/baai-bge-large-en-v1-5/facts.json)

## [BAAI: bge-large-en-v1.5](https://ailoot.ai/models/ko/baai-bge-large-en-v1-5/)

BAAI bge-large-en-v1.5는 검색과 의미 비교를 위한 1024차원 영어 텍스트 벡터를 생성합니다. v1.5 준비 방식은 선택적인 질의 지시문을 지원하며, 문서에 명시된 시퀀스 길이는 512토큰입니다.

- [**Ailoot Ultra · 임베딩** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/ko/baai-bge-large-en-v1-5/#method-0)

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

bge-large-en-v1.5는 BAAI의 대형 영어 밀집 임베딩 버전입니다. 문단 검색과 의미 비교를 위해 텍스트를 1024차원 벡터로 변환합니다. 버전 1.5는 더 유용한 유사도 분포와 지시문 없이도 개선된 검색을 목표로 제조사가 갱신한 버전입니다. Large는 Base, Small, 중국어 버전, 다국어 BGE-M3 모델과 구별되는 체크포인트입니다.

#### 문단 검색 구성하기

더 긴 문서에서 짧은 검색 쿼리에 해당하는 내용을 찾을 때 제조사는 쿼리 지시문 “Represent this sentence for searching relevant passages:”를 권장합니다. 이 지시문은 쿼리 쪽에만 추가하고, 말뭉치의 문단은 지시문 없이 자체 원문을 유지하세요. 다른 용도에서는 텍스트를 바로 사용해도 됩니다. BAAI는 v1.5에서 접두어 없이 검색하는 방법도 설명하며, 실제 작업에서 가장 잘 작동하는 준비 방식을 선택할 것을 권장합니다.

실용적인 지식 모음으로 영어 기술 설명서의 절들을 색인할 수 있습니다. 출력 형식을 바꾸는 설정을 묻는 질문에는 해당 설정과 조건을 설명하는 절이 반환되어야 합니다. 각 문단과 함께 제목, 관련 설명, 원문 위치를 보관하세요. 모델은 수치 표현을 제공하고, 독자나 이후 RAG 단계는 반환된 원문을 사용합니다.

#### 표현과 매칭

제조사의 직접 인코딩 예시는 첫 번째 CLS 토큰의 최종 은닉 상태를 풀링된 임베딩으로 사용한 뒤 벡터를 정규화합니다. 정규화된 벡터끼리 내적하면 코사인 유사도가 됩니다. 따라서 각 문단을 한 번 준비해 저장한 뒤 들어오는 쿼리 벡터와 비교할 수 있고, 원문이 바뀌면 표현을 갱신합니다.

1024차원은 출력 벡터의 길이를 나타냅니다. 이는 768차원의 Base 표현과 다르며 다른 체크포인트와 호환되는 공통 공간을 뜻하지 않습니다. 저장된 색인에 모델과 준비 규칙을 함께 연결해 두세요. 임베딩 버전이 바뀌면 말뭉치 표현과 쿼리 표현을 함께 확인해야 합니다.

#### 원문을 입력 창에 맞추기

문서화된 시퀀스 길이는 512토큰입니다. 긴 설명서를 하나의 지나치게 큰 입력으로 넣기보다 내용이 이어지는 절로 준비하세요. 조건이나 예외는 그것이 한정하는 규칙 곁에 두고, 검색된 절이 홀로 읽혀도 의미가 통하도록 충분한 맥락을 포함하세요. 추가한 쿼리 지시문도 입력 토큰을 사용하므로 모델의 입력 창은 준비된 전체 입력에 적용됩니다.

하나의 사용자 질문에 답하는 제목과 문단들을 유용한 문단 경계로 삼을 수 있습니다. 결과를 올바른 원문으로 추적할 수 있도록 상위 문서의 식별자와 버전은 벡터 밖에 보관하세요. 비교 작업에는 실제 비교할 텍스트를 사용하세요. 찾아야 할 차이를 없애는 무관한 요약으로 대체하지 마세요.

#### 점수 해석하기

제조사는 절대 유사도를 의미상 동등성을 판단하는 공통 규칙으로 취급하지 말라고 경고합니다. 검색에서는 점수의 상대적 순서가 핵심이며, 임계값은 해당 작업의 텍스트 분포에 맞게 보정해야 합니다. 답이 알려진 질문과 답이 자료에 없는 질문 모두에 대해 후보 문단을 검토하세요. 그러면 반환된 절이 단지 비슷한 주제를 다루는지, 필요한 정보를 실제로 제공하는지 알 수 있습니다.

bge-large-en-v1.5는 영어 밀집 벡터를 제공합니다. 별도의 리랭커가 후보 순서를 다듬을 수 있고, 별도의 언어 모델이 선택된 문단에서 답변을 작성할 수 있습니다. 이 버전의 유용한 출력은 원문에 연결된 검색 가능한 표현이며, 정확한 Large v1.5 모델 선택과 입력 준비 방식이 함께 유지되어야 합니다.

**Ailoot Ultra · 임베딩** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-large-en-v1.5`

[`baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&fmt=embeddings)

BAAI /`baai/bge-large-en-v1.5`

### 시작하기

BAAI bge-large-en-v1.5는 검색과 의미 비교를 위한 1024차원 영어 텍스트 벡터를 생성합니다. v1.5 준비 방식은 선택적인 질의 지시문을 지원하며, 문서에 명시된 시퀀스 길이는 512토큰입니다.

허용 입력

텍스트 · token\_ids

결과

embedding

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot Ultra · 임베딩** `POST /v1/embeddings`

입력

`text`, `token_ids`

출력

`embedding`

출력 형식

json

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 baai/bge-large-en-v1.5 | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 조건: 비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다. 입력 허용량: 최댓값: 512 · 텍스트 단위: UTF8 바이트 · 토큰 단위: 토큰 배열 요소 | 기본값— |
| 필드`encoding_format` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 float | 기본값float |
| 필드`dimensions` | 유형`integer` | 요건지원되지 않음 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값— |
| 필드`user` | 유형`json_value` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다. | 기본값— |
| 필드`session_id` | 유형`json_value` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다. | 기본값— |
| 필드`trace` | 유형`json_value` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다. | 기본값— |
| 필드`provider` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: provider.options가 거부됨 | 기본값— |

입력 자료 조합

**text\_to\_embedding**

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`input_shapes` | 명세string, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| 매개변수`encoding_format` | 명세float |
| 매개변수`dimensions_override` | 명세false |
| 매개변수`max_input_budget_units` | 명세512 |
| 매개변수`multimodal_objects` | 명세false |
| 매개변수`material_types` | 명세text, token\_ids |

수명 주기: `synchronous_json`

모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.

모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다.

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

미지정 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

미지정 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

| 설정 | 요금표 | 요금 |
| --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.00002** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · 임베딩

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": "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
```

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

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot Ultra · 임베딩

json

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`object` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`data[].index` | 유형integer |
| 필드`data[].embedding` | 유형finite float\[\] |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

**Ailoot Ultra** [`baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&fmt=embeddings)

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

[`baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&fmt=embeddings)

FAQ · BAAI: bge-large-en-v1.5

어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

`POST /v1/embeddings` · `baai/bge-large-en-v1.5`: `text`, `token_ids` → `embedding`

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

`POST /v1/embeddings` · `baai/bge-large-en-v1.5`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

어떤 제한이 적용되나요?

`POST /v1/embeddings` · `baai/bge-large-en-v1.5`: `input.budget.maximum`: `512` (UTF8 바이트); `input.min_items`: `1`

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

## 할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독

정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.

최대 50% 프로모션 코드

구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.

이력의 지출

요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

[구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/)

## 판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱

서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.

리셀러 라이선스

프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.

사이트의 문서

연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

[리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko)

## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오





Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다.





회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.





Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.