Source: https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/ Language: pl # NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/facts.json) ## [NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)](https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/) `nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free` NVIDIAReprezentacje wektoroweWejście 0,00 USD / 1KWyjście — Wielojęzyczne embeddingi tekstowe NVIDIA do semantycznego wyszukiwania dokumentów i budowania RAG. ### Wyszukiwanie według znaczenia w bazie wiedzy Nemotron 3.5 Embed 8B to model NVIDIA do przekształcania zapytań i dokumentów w embeddingi. Te reprezentacje liczbowe pomagają porównywać treść tekstów, gdy pytanie jest sformułowane inaczej niż źródło. Model nadaje się do warstwy wyszukiwania firmowej bazy wiedzy, serwisu informacyjnego i aplikacji dobierającej dokumenty przed przygotowaniem odpowiedzi. Źródłowy model NVIDIA łączy tekst i obrazy dokumentów w jednej przestrzeni reprezentacji; generacja 3.5 dodaje wyszukiwanie według wizualnej zawartości stron. Ta karta Ailoot wykorzystuje jego scenariusz tekstowy: tekst na wejściu i wektor na wyjściu. W Ailoot dostępne są wejście tekstowe i wyjście wektorowe przez embeddings. Aplikacja otrzymuje reprezentację materiału źródłowego i wykorzystuje ją do wyszukiwania podobnych wpisów w indeksie. Jeśli potrzebna jest spójna odpowiedź z objaśnieniem, znalezione teksty można przekazać osobnemu modelowi generującemu wraz z pytaniem użytkownika. ### Co wyróżnia wersję 8B Kodowanie tekstu opiera się na Nemotron 3 Embed 8B. Tworząc generację 3.5, NVIDIA zachowała tę część tekstową i jej przestrzeń embeddingów, rozszerzając model źródłowy o dodatkowe możliwości. Opublikowana karta opisuje wyjście z 4096 wartościami, uzyskane przez uśrednianie reprezentacji tokenów i normalizację L2. Przy przygotowaniu indeksu wektorowego jego wymiar trzeba uzgodnić z rzeczywistą odpowiedzią metody. Wyszukiwanie tekstowe oceniano w 34 językach, w tym rosyjskim. Pozwala to rozważać model jako wspólną warstwę wyszukiwania dla wielojęzycznych instrukcji i poradników. Wynik doboru zależy od zawartości bazy, podziału dokumentów i typowych pytań użytkowników; warto go sprawdzać na materiałach z własnej dziedziny. ### Proces pracy 1. Podziel dokumenty źródłowe na fragmenty zawierające kompletną odpowiedź lub wyjaśnienie. 2. Uzyskaj embeddingi i zapisz je razem z tekstem, nagłówkiem i odnośnikiem do źródła. 3. Przekształć pytanie użytkownika tym samym modelem i znajdź podobne wpisy. 4. Pokaż znalezione fragmenty lub wykorzystaj je w RAG do przygotowania odpowiedzi opartej na źródłach. ### Rozmiar wejścia Dla tego wariantu Ailoot podaje kontekst tekstowy i limit wejścia 32768 tokenów. Fragmenty długiego dokumentu można przechowywać jako samodzielne wpisy ze wspólnym odnośnikiem do materiału źródłowego. Dostępnym wynikiem modelu jest embedding tekstu, który aplikacja wykorzystuje w dalszym przetwarzaniu. ### Dostępne przez Ailoot API Wejście `text` Wyjście `embedding` Kontekst 32 768 *tokenów* Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,00 USD */ 1K* `nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free` · JSON ``` {"about":"### Wyszukiwanie według znaczenia w bazie wiedzy\n\nNemotron 3.5 Embed 8B to model NVIDIA do przekształcania zapytań i dokumentów w embeddingi. Te reprezentacje liczbowe pomagają porównywać treść tekstów, gdy pytanie jest sformułowane inaczej niż źródło. Model nadaje się do warstwy wyszukiwania firmowej bazy wiedzy, serwisu informacyjnego i aplikacji dobierającej dokumenty przed przygotowaniem odpowiedzi.\n\nŹródłowy model NVIDIA łączy tekst i obrazy dokumentów w jednej przestrzeni reprezentacji; generacja 3.5 dodaje wyszukiwanie według wizualnej zawartości stron. Ta karta Ailoot wykorzystuje jego scenariusz tekstowy: tekst na wejściu i wektor na wyjściu.\n\nW Ailoot dostępne są wejście tekstowe i wyjście wektorowe przez embeddings. Aplikacja otrzymuje reprezentację materiału źródłowego i wykorzystuje ją do wyszukiwania podobnych wpisów w indeksie. Jeśli potrzebna jest spójna odpowiedź z objaśnieniem, znalezione teksty można przekazać osobnemu modelowi generującemu wraz z pytaniem użytkownika.\n\n### Co wyróżnia wersję 8B\n\nKodowanie tekstu opiera się na Nemotron 3 Embed 8B. Tworząc generację 3.5, NVIDIA zachowała tę część tekstową i jej przestrzeń embeddingów, rozszerzając model źródłowy o dodatkowe możliwości. Opublikowana karta opisuje wyjście z 4096 wartościami, uzyskane przez uśrednianie reprezentacji tokenów i normalizację L2. Przy przygotowaniu indeksu wektorowego jego wymiar trzeba uzgodnić z rzeczywistą odpowiedzią metody.\n\nWyszukiwanie tekstowe oceniano w 34 językach, w tym rosyjskim. Pozwala to rozważać model jako wspólną warstwę wyszukiwania dla wielojęzycznych instrukcji i poradników. Wynik doboru zależy od zawartości bazy, podziału dokumentów i typowych pytań użytkowników; warto go sprawdzać na materiałach z własnej dziedziny.\n\n### Proces pracy\n\n1. Podziel dokumenty źródłowe na fragmenty zawierające kompletną odpowiedź lub wyjaśnienie.\n2. Uzyskaj embeddingi i zapisz je razem z tekstem, nagłówkiem i odnośnikiem do źródła.\n3. Przekształć pytanie użytkownika tym samym modelem i znajdź podobne wpisy.\n4. Pokaż znalezione fragmenty lub wykorzystaj je w RAG do przygotowania odpowiedzi opartej na źródłach.\n\n### Rozmiar wejścia\n\nDla tego wariantu Ailoot podaje kontekst tekstowy i limit wejścia 32768 tokenów. Fragmenty długiego dokumentu można przechowywać jako samodzielne wpisy ze wspólnym odnośnikiem do materiału źródłowego. Dostępnym wynikiem modelu jest embedding tekstu, który aplikacja wykorzystuje w dalszym przetwarzaniu.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"NVIDIA","canonical_model":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","ctx":32768,"formats":["embeddings"],"id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","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":32768,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"embeddings","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Эмбеддинги","max_out":0,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["embedding"],"path":"/v1/embeddings","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":null,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":null,"varies":false},"public_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","short":"Wielojęzyczne embeddingi tekstowe NVIDIA do semantycznego wyszukiwania dokumentów i budowania RAG."} ``` ## 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.