Source: https://ailoot.ai/models/pl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/ Language: pl # Perplexity: Embed V1 4B [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/facts.json) ## [Perplexity: Embed V1 4B](https://ailoot.ai/models/pl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/) Perplexity pplx-embed-v1-4B koduje niezależne teksty w wektory wyszukiwania o 2560 wymiarach, z kontekstem 32K. Nie wymaga prefiksu instrukcji i natywnie tworzy nieznormalizowane osadzenia INT8, porównywane podobieństwem kosinusowym. - [**Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/#method-0) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. pplx-embed-v1-4B to większe niezależne wydanie osadzeń tekstowych Perplexity w rodzinie v1. Reprezentuje zapytania lub dokumenty jako wektory o 2560 wymiarach do wyszukiwania semantycznego i pozyskiwania materiału. Producent buduje rodzinę na Qwen3 z kontynuowanym treningiem wstępnym wykorzystującym dyfuzję i używa uśredniania do reprezentacji tekstu. Ten niezależny koder jest odrębny od pplx-embed-context-v1, który reprezentuje części dokumentu z wykorzystaniem otaczającego kontekstu. #### Osadzaj bezpośrednio rzeczywisty tekst Model nie wymaga ciągu instrukcji ani prefiksu query/passage. Przygotuj tekst, który chcesz reprezentować, zamiast dodawać konwencję ról z innej rodziny. Zbiór wyszukiwawczy może zawierać dokumenty źródłowe, fragmenty o określonym temacie lub krótkie rekordy tekstowe. Zachowaj oryginalne sformułowania i identyfikator każdego elementu obok jego wektora, aby wyszukany wynik pozostał czytelny i możliwy do prześledzenia. Praktycznym zadaniem jest wyszukanie sekcji technicznego wyjaśnienia dla pytania o jego warunki. Zachowaj razem nagłówek sekcji, regułę i wyjątek. Sformułowanie zapytania jest osadzane niezależnie, a następnie porównywane z przygotowanymi reprezentacjami korpusu. Późniejszy etap RAG używa tekstu zwróconego fragmentu, a nie samego wektora, jako materiału źródłowego. #### Natywna reprezentacja i porównanie Producent wyraźnie podaje, że natywne osadzenia są nieznormalizowane i skwantyzowane do INT8. Porównuj je podobieństwem cosinusowym. Surowy iloczyn skalarny tych nieznormalizowanych wartości nie jest udokumentowanym odpowiednikiem porównania cosinusowego. Typ reprezentacji i funkcja podobieństwa powinny więc być rozpatrywane razem przy wyborze sposobu przechowywania i porównywania wyjścia w indeksie wyszukiwania. Karta modelu dokumentuje również wyjście binarne i zaznacza obsługę reprezentacji Matryoshka. Składowe binarne i ich spakowane przechowywanie różnią się od zwykłych tablic zmiennoprzecinkowych, dlatego indeks musi interpretować wybraną reprezentację. Pełny wymiar osadzenia opisuje składowe reprezentacji, a nie liczbę bajtów w każdym kodowaniu. Utrzymuj spójny wymiar i typ wyjścia po stronie zapytań i dokumentów. #### Długość i granice dokumentów Opublikowany kontekst modelu wynosi 32K. Pozwala to reprezentować obszerny tekst, ale szczegółowość fragmentów nadal powinna odpowiadać temu, co wyszukiwanie ma zwracać. Pełna sekcja może zachować definicję i jej zastrzeżenia; wycinek dotyczący konkretnego zagadnienia może bezpośrednio wskazać instrukcję. Zbyt duży materiał należy przygotować zgodnie z wybranym oknem wejścia, zamiast zakładać, że pominięta końcówka nadal jest reprezentowana. Przechowuj identyfikator dokumentu nadrzędnego i wersję źródła poza wektorem. Jeśli tekst się zmienia, aktualizuj odpowiadającą mu reprezentację korpusu i zachowaj połączenie z nowym źródłem. W zbiorze zawierającym wiele języków sprawdzaj rzeczywiste pytania i proponowane fragmenty w docelowej mieszance językowej, zamiast wnioskować o równej trafności na podstawie samej etykiety wielojęzyczności. #### Wydania niezależne i kontekstowe Model v1-4B osadza każdy dostarczony tekst niezależnie. Dodanie kilku ciągów do partii nie zamienia go w osobny koder fragmentów context-v1. Gdy otaczający dokument ma kształtować reprezentację każdej części, zadanie należy do wydania kontekstowego i jego własnego przygotowania. Mniejszy pplx-embed-v1-0.6B zwraca 1024 wymiary, a to wydanie 4B — 2560. Zachowaj ich dokładne tożsamości i reprezentacje indeksu osobno, chyba że ustanowiono udokumentowaną ścieżkę zgodności. Użyteczny wynik to tutaj niezależny wektor zapytania lub tekstu źródłowego, z zapisanym porównaniem cosinusowym i wybraną skwantyzowaną reprezentacją dla zadania wyszukiwania. **Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-4b` [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) Perplexity /`perplexity/pplx-embed-v1-4b` ### Start Perplexity pplx-embed-v1-4B koduje niezależne teksty w wektory wyszukiwania o 2560 wymiarach, z kontekstem 32K. Nie wymaga prefiksu instrukcji i natywnie tworzy nieznormalizowane osadzenia INT8, porównywane podobieństwem kosinusowym. 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` Kontekst 32 000 tokens Format wyjściowy json | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity perplexity/pplx-embed-v1-4b | 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: 32 000 · 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` | Kontrakt32000 | | 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 Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Stawka standardowa 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 **$0.00006** / 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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b", "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='perplexity/pplx-embed-v1-4b',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** [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) FAQ · Perplexity: Embed V1 4B Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `text`, `token_ids` → `embedding` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `ctx`: `32000`; `input.budget.maximum`: `32000` (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.