Source: https://ailoot.ai/models/pl/amazon-titan-embed-text-v2/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/amazon-titan-embed-text-v2/ Language: pl # Amazon: Titan Text Embeddings V2 [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/amazon-titan-embed-text-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/amazon-titan-embed-text-v2/facts.json) ## [Amazon: Titan Text Embeddings V2](https://ailoot.ai/models/pl/amazon-titan-embed-text-v2/) `amazon/titan-embed-text-v2` AmazonReprezentacje wektoroweWejście 0,00004 USD / 1KWyjście — Tworzy wektory tekstowe do RAG, wyszukiwania semantycznego i grupowania, w tym wyszukiwania w materiałach wielojęzycznych i kodzie. ### Druga generacja tekstowych embeddingów Titan Amazon Titan Text Embeddings V2 przekształca tekst w reprezentację liczbową do wyszukiwania i innych zadań opartych na podobieństwie znaczeń. Model jest zoptymalizowany pod kątem odnajdywania odpowiednich fragmentów: użytkownik zadaje pytanie własnymi słowami, a aplikacja porównuje jego wektor z wektorami materiałów bazy wiedzy. Pozwala to znajdować potrzebne informacje bez pełnej zgodności słów kluczowych. V2 różni się od G1 bardziej zwartą standardową reprezentacją: w dokumentacji Amazon domyślny rozmiar wektora wynosi **1 024 wymiary**. Dla aplikacji jest to cecha danych, które przechowuje i porównuje. Wszystkie wpisy jednego indeksu muszą korzystać ze spójnego sposobu reprezentacji; przy przejściu z innego modelu embeddingowego indeks przygotowuje się ponownie dla wybranego modelu. ### Gdzie używać - **RAG i wyszukiwanie firmowe:** przygotowanie wektorów sekcji dokumentacji, a następnie pobieranie fragmentów dla osobnego modelu odpowiadającego na pytanie. - **Podobieństwo semantyczne:** porównywanie tekstów o różnym brzmieniu i znajdowanie zbliżonych materiałów. - **Grupowanie:** badanie tematów zgłoszeń, opinii i dokumentów poprzez podobieństwo ich reprezentacji. - **Wyszukiwanie w kodzie:** budowanie wyszukiwania dla kodu źródłowego i powiązanych objaśnień. Amazon podaje uczenie V2 na ponad 100 językach naturalnych i 13 językach programowania, w tym Python, JavaScript, Java, C++, Rust, Go i SQL. Model pozostaje zoptymalizowany przede wszystkim pod kątem tekstu angielskiego. W bazie wielojęzycznej warto osobno sprawdzić zapytania, w których język pytania różni się od języka dokumentów: obecność języków w uczeniu nie oznacza jednakowej jakości dla wszystkich takich kombinacji. ### Praca w Ailoot Wejściem jest tekst, a wynikiem **embedding**. Limit tej karty wynosi **8 192 tokeny wejściowe**. Na potrzeby indeksu wyszukiwania długie materiały wygodnie dzielić według granic znaczeniowych: nagłówków, sekcji i akapitów. Każdy fragment można następnie przechowywać wraz z jego wektorem i odnośnikiem do źródła. ### Cykl praktyczny Wybierz rzeczywiste pytania i odpowiadające im odpowiedzi ze swojego zbioru, utwórz embeddingi i sprawdź wyniki wyszukiwania. Zmieniaj wielkość fragmentu i sposób porównania na tym samym zestawie, zachowując powiązanie z tekstem źródłowym. Titan przygotowuje reprezentacje liczbowe; porównanie, wybór wyników i budowanie odpowiedzi odbywają się na kolejnych etapach aplikacji. Taka kontrola pomaga dobrać ustawienia indeksu do terminologii i struktury dokumentów. ### Dostępne przez Ailoot API Wejście `text` Wyjście `embedding` Kontekst 8192 *tokenów* Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,00004 USD */ 1K* `amazon/titan-embed-text-v2` · JSON ``` {"about":"### Druga generacja tekstowych embeddingów Titan\n\nAmazon Titan Text Embeddings V2 przekształca tekst w reprezentację liczbową do wyszukiwania i innych zadań opartych na podobieństwie znaczeń. Model jest zoptymalizowany pod kątem odnajdywania odpowiednich fragmentów: użytkownik zadaje pytanie własnymi słowami, a aplikacja porównuje jego wektor z wektorami materiałów bazy wiedzy. Pozwala to znajdować potrzebne informacje bez pełnej zgodności słów kluczowych.\n\nV2 różni się od G1 bardziej zwartą standardową reprezentacją: w dokumentacji Amazon domyślny rozmiar wektora wynosi **1 024 wymiary**. Dla aplikacji jest to cecha danych, które przechowuje i porównuje. Wszystkie wpisy jednego indeksu muszą korzystać ze spójnego sposobu reprezentacji; przy przejściu z innego modelu embeddingowego indeks przygotowuje się ponownie dla wybranego modelu.\n\n### Gdzie używać\n\n- **RAG i wyszukiwanie firmowe:** przygotowanie wektorów sekcji dokumentacji, a następnie pobieranie fragmentów dla osobnego modelu odpowiadającego na pytanie.\n- **Podobieństwo semantyczne:** porównywanie tekstów o różnym brzmieniu i znajdowanie zbliżonych materiałów.\n- **Grupowanie:** badanie tematów zgłoszeń, opinii i dokumentów poprzez podobieństwo ich reprezentacji.\n- **Wyszukiwanie w kodzie:** budowanie wyszukiwania dla kodu źródłowego i powiązanych objaśnień.\n\nAmazon podaje uczenie V2 na ponad 100 językach naturalnych i 13 językach programowania, w tym Python, JavaScript, Java, C++, Rust, Go i SQL. Model pozostaje zoptymalizowany przede wszystkim pod kątem tekstu angielskiego. W bazie wielojęzycznej warto osobno sprawdzić zapytania, w których język pytania różni się od języka dokumentów: obecność języków w uczeniu nie oznacza jednakowej jakości dla wszystkich takich kombinacji.\n\n### Praca w Ailoot\n\nWejściem jest tekst, a wynikiem **embedding**. Limit tej karty wynosi **8 192 tokeny wejściowe**. Na potrzeby indeksu wyszukiwania długie materiały wygodnie dzielić według granic znaczeniowych: nagłówków, sekcji i akapitów. Każdy fragment można następnie przechowywać wraz z jego wektorem i odnośnikiem do źródła.\n\n### Cykl praktyczny\n\nWybierz rzeczywiste pytania i odpowiadające im odpowiedzi ze swojego zbioru, utwórz embeddingi i sprawdź wyniki wyszukiwania. Zmieniaj wielkość fragmentu i sposób porównania na tym samym zestawie, zachowując powiązanie z tekstem źródłowym. Titan przygotowuje reprezentacje liczbowe; porównanie, wybór wyników i budowanie odpowiedzi odbywają się na kolejnych etapach aplikacji. Taka kontrola pomaga dobrać ustawienia indeksu do terminologii i struktury dokumentów.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Amazon","canonical_model":"amazon/titan-embed-text-v2","ctx":8192,"formats":["embeddings"],"id":"amazon/titan-embed-text-v2","input":["text"],"kind":"embedding","max_out":0,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":8192,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"embeddings","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.04,"input":["text"],"label":"Эмбеддинги","max_out":0,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["embedding"],"path":"/v1/embeddings","request_model_id":"amazon/titan-embed-text-v2","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"amazon/titan-embed-text-v2","request_model_id":"amazon/titan-embed-text-v2","route_label":"Ultra"}],"name":"Amazon: Titan Text Embeddings V2","price":{"in":0.04,"in_label":null,"out":null,"out_label":null,"sort_in":0.04,"sort_out":null,"varies":false},"public_id":"amazon/titan-embed-text-v2","short":"Tworzy wektory tekstowe do RAG, wyszukiwania semantycznego i grupowania, w tym wyszukiwania w materiałach wielojęzycznych i kodzie."} ``` ## Pytania Jak wybrać model do swojego zadania? Najpierw określ potrzebne dane wejściowe i wyjściowe: tekst, obrazy, dźwięk lub wideo. Następnie porównaj zgodne metody API, dokładny ID modelu lub aktualny model docelowy aliasu, cenę i jednostkę rozliczeniową. GET /v1/models jest bezpłatne i zwraca listę modeli dostępnych dla Twojego klucza. Czy każdy model obsługuje wszystkie metody API i typy mediów? Korzystaj z metod API i typów danych wejściowych i wyjściowych podanych na karcie modelu. Obsługa tekstu, obrazów, dźwięku lub wideo zależy od wybranego modelu i metody; przed wysłaniem danych sprawdź odpowiedni przykład żądania. Czym różni się ID modelu od aliasu? Dokładny ID modelu wskazuje konkretny model. Alias wskazuje model, a jego model docelowy może się zmienić. Sprawdź w katalogu aktualny model docelowy aliasu; użyj dokładnego ID, jeśli Twoja integracja wymaga konkretnego modelu. Jak porównać ceny przed wysłaniem żądania? Sprawdź na karcie modelu cenę i jednostkę rozliczeniową wybranej metody API. Porównuj tę samą jednostkę i ten sam typ danych wejściowych i wyjściowych; historia żądań pokazuje rzeczywiste użycie i naliczoną kwotę. Co daje subskrypcja? Rabat na zakup tokenów do regularnej pracy. Wybierz plan według liczby żądań; warunki i koszt subskrypcji są widoczne przy zamawianiu. Jak użyć kodu z rabatem do 50%? Wpisz kod promocyjny przy zakupie tokenów. Kwota jest przeliczana według promocji; wysokość rabatu widzisz przed zapłatą. ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.