Source: https://ailoot.ai/models/pl/baai-bge-base-en-v1-5/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/baai-bge-base-en-v1-5/ Language: pl # BAAI: bge-base-en-v1.5 [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/baai-bge-base-en-v1-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/baai-bge-base-en-v1-5/facts.json) ## [BAAI: bge-base-en-v1.5](https://ailoot.ai/models/pl/baai-bge-base-en-v1-5/) BAAI bge-base-en-v1.5 zamienia angielski tekst w wektory o 768 wymiarach do zadań wyszukiwania semantycznego i podobieństwa. Okno wejścia 512 tokenów i instrukcja wyszukiwania tylko dla zapytania pasują do fragmentów o ściśle określonym temacie w indeksie dokumentów lub wiedzy. - [**Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-base-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/pl/baai-bge-base-en-v1-5/#method-0) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. bge-base-en-v1.5 to angielski model gęstych osadzeń BAAI w rozmiarze Base. Zamienia każdy tekst w reprezentację liczbową o 768 wymiarach do wyszukiwania i porównania semantycznego. Model należy do linii BGE v1.5, która poprawia rozkład ocen podobieństwa wcześniejszej rodziny i usprawnia wyszukiwanie bez podanej instrukcji. Jego wyjściem jest wektor używany do porównywania tekstów lub znajdowania istotnych fragmentów. #### Przygotuj zapytania i fragmenty Dla krótkiego zapytania szukającego dłuższych fragmentów BAAI zaleca poprzedzenie zapytania tekstem „Represent this sentence for searching relevant passages:”. Fragmenty korpusu nie otrzymują tej instrukcji. W innych zadaniach można osadzać oryginalny tekst bezpośrednio. Producent zaznacza, że v1.5 działa również bez instrukcji, dlatego przygotowanie należy wybierać zgodnie z zadaniem, zamiast traktować prefiks jako jedyne prawidłowe wejście. Praktyczny zbiór wyszukiwawczy może zawierać artykuły pomocy, wyjaśnienia produktów lub instrukcje techniczne. Zapytanie takie jak „How do I change the export format?” powinno wyszukać fragment opisujący to działanie. Zachowaj razem nagłówek sekcji, istotne warunki i rzeczywisty tekst źródłowy. Przechowuj identyfikator i lokalizację fragmentu obok jego wektora, aby wynik wyszukiwania mógł zwrócić coś do przeczytania przez użytkownika lub zacytowania na późniejszym etapie odpowiedzi. #### Format wektora i porównanie Udokumentowana reprezentacja używa końcowego stanu ukrytego pierwszego tokenu, czyli CLS, jako osadzenia zdania. Przykłady producenta normalizują wektor i porównują znormalizowane osadzenia iloczynem skalarnym, równoważnym podobieństwu cosinusowemu. 768 wymiarów to rozmiar reprezentacji wyjściowej modelu; nie są wybieraną długością kontekstu ani limitem generowania tekstu. Używaj tego samego modelu i konwencji przygotowania dla porównywanych wektorów zapytania i korpusu. Praktyczną kontrolą jest wyszukanie znanych fragmentów zawierających odpowiedź dla małego zestawu rzeczywistych pytań użytkowników, a następnie sprawdzenie zwróconego tekstu. Zgodny kształt wektora pozwala indeksowi przechować reprezentację, a fragment źródłowy ustala, co wynik faktycznie mówi. #### Długość wejścia i przygotowanie dokumentów Udokumentowana długość sekwencji modelu wynosi 512 tokenów. Długie źródło należy więc podzielić przed osadzeniem na spójne fragmenty zawierające odpowiedzi. Zachowaj definicje i wyjątki z twierdzeniem, które ograniczają, oraz połączenie fragmentu z dokumentem nadrzędnym. Osadzany tekst obejmuje każdą dodaną instrukcję lub nagłówek, dlatego zwięzłe przygotowanie zostawia więcej miejsca na użyteczną treść źródłową. W raporcie lub podręczniku wybieraj granice wokół sekcji albo niewielkiej grupy powiązanych akapitów. Fragment zawierający wyłącznie tytuł lub urywek bez jego tematu może być trudny do zinterpretowania po wyszukaniu. Zachowaj oryginalny tekst i wersję źródła, aby aktualizacja indeksu mogła zastąpić odpowiedni materiał po zmianie dokumentu. #### Oceny i użyteczne wyjście BAAI ostrzega, że bezwzględne wartości podobieństwa nie są uniwersalnymi progami pozwalającymi ustalić, że dwa teksty znaczą to samo. Ważny jest względny ranking, a próg filtrowania należy dobrać na podstawie rozkładu na danych samego zadania. Wysokie podobieństwo wektorów jest sygnałem wyszukiwania, a nie weryfikacją faktycznej treści fragmentu. Użyteczny rezultat to indeks angielskich fragmentów, zbiór wektorów zapytań lub cechy liczbowe do porównania semantycznego. Osobny reranker może doprecyzować wyszukanych kandydatów, a osobny etap generowania napisać odpowiedź z ich tekstu. Ten konkretny angielski model Base v1.5 pozostaje odrębny od BGE Large, wydań chińskich i wielojęzycznych oraz hybrydowych profili wyszukiwania BGE-M3. **Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-base-en-v1.5` [`baai/bge-base-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&fmt=embeddings) BAAI /`baai/bge-base-en-v1.5` ### Start BAAI bge-base-en-v1.5 zamienia angielski tekst w wektory o 768 wymiarach do zadań wyszukiwania semantycznego i podobieństwa. Okno wejścia 512 tokenów i instrukcja wyszukiwania tylko dla zapytania pasują do fragmentów o ściśle określonym temacie w indeksie dokumentów lub wiedzy. Akceptowane dane wejściowe Tekst · token\_ids Wyniki embedding ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe** `POST /v1/embeddings` Wejście `text`, `token_ids` Wyjście `embedding` Format wyjściowy json | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity baai/bge-base-en-v1.5 | Domyślnie— | | Pole`input` | Typ`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 Warunki: Niepusta, jednorodna partia danych. Identyfikatory tokenów są nieujemnymi liczbami całkowitymi. Budżet wejścia: Maksimum: 512 · Jednostka tekstu: bajty UTF8 · Jednostka tokenów: elementy tablicy tokenów | Domyślnie— | | Pole`encoding_format` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity float | Domyślniefloat | | Pole`dimensions` | Typ`integer` | WymaganieNieobsługiwane | Wartości i limity Minimum: 1 | Domyślnie— | | Pole`user` | Typ`json_value` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu. | Domyślnie— | | Pole`session_id` | Typ`json_value` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu. | Domyślnie— | | Pole`trace` | Typ`json_value` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu. | Domyślnie— | | Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: Odrzucono provider.options | Domyślnie— | Kombinacje materiałów wejściowych **text\_to\_embedding** Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, input | | Parametr`input_shapes` | Kontraktstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Parametr`encoding_format` | Kontraktfloat | | Parametr`dimensions_override` | Kontraktfalse | | Parametr`max_input_budget_units` | Kontrakt512 | | Parametr`multimodal_objects` | Kontraktfalse | | Parametr`material_types` | Kontrakttext, token\_ids | Cykl życia: `synchronous_json` Zachowaj indeks i liczbę wymiarów każdego wektora. Nawet jeśli nazwa modelu wskazuje na multimodalność, ta konkretna ścieżka nie obsługuje obiektów obrazów. ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji | Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata | | --- | --- | --- | | KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00001** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "baai/bge-base-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-base-en-v1.5',input=["First document","Second document"]) print(result) for item in result.data:print(item.index,item.embedding) ``` ### Odbieranie i zapisywanie wyników #### Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe json ##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści. Zachowaj każdy wektor wraz z jego indeksem. Liczba wektorów musi być równa liczbie elementów wejściowych; wszystkie wektory muszą mieć tę samą liczbę wymiarów. ##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź Nie wprowadzono endpointu zadań generowania osadzeń. Pola odpowiedzi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`object` | Typstring | | Pole`model` | Typstring | | Pole`data[].index` | Typinteger | | Pole`data[].embedding` | Typfinite float\[\] | | Pole`usage` | Typobject | Błędy i dalsze kroki | Odpowiedź | Warunek | Następny krok | | --- | --- | --- | | Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`baai/bge-base-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&fmt=embeddings) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`baai/bge-base-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&fmt=embeddings) FAQ · BAAI: bge-base-en-v1.5 Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/embeddings` · `baai/bge-base-en-v1.5`: `text`, `token_ids` → `embedding` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/embeddings` · `baai/bge-base-en-v1.5`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/embeddings` · `baai/bge-base-en-v1.5`: `input.budget.maximum`: `512` (bajty UTF8); `input.min_items`: `1` Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją. ## Firma i jej portfel projektów Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. ## Kupuj tokeny z rabatem. Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny. Subskrypcja Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań. Kod promocyjny do 50% Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji. Koszty w historii Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania. [Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/) ## Połącz API z produktem, który sprzedajesz. SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską. Aplikacja komercyjna Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi. Licencja resellerska Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży. Dokumenty na stronie Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem. [Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl) ## 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.