Source: https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-text-v2/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-text-v2/ Language: ru # Amazon: Titan Text Embeddings V2 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-text-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-text-v2/facts.json) ## [Amazon: Titan Text Embeddings V2](https://ailoot.ai/models/ru/amazon-titan-embed-text-v2/) `amazon/titan-embed-text-v2` AmazonЭмбеддингиВход 0,00004 $ / 1KВыход — Создаёт текстовые векторы для RAG, смыслового поиска и группировки, включая поиск по многоязычным материалам и коду. ### Второе поколение текстовых embeddings Titan Amazon Titan Text Embeddings V2 преобразует текст в числовое представление для поиска и других задач, основанных на близости смыслов. Модель оптимизирована для извлечения подходящих фрагментов: пользователь задаёт вопрос своими словами, а приложение сравнивает его вектор с векторами материалов базы знаний. Так можно находить нужную информацию без полного совпадения ключевых слов. V2 отличается от G1 более компактным стандартным представлением: в документации Amazon размер вектора по умолчанию составляет **1 024 измерения**. Для приложения это характеристика данных, которые оно хранит и сравнивает. Все записи одного индекса должны использовать согласованный способ представления; при переходе с другой embedding-модели индекс готовят под выбранную модель заново. ### Где использовать - **RAG и корпоративный поиск:** подготовить векторы разделов документации, затем извлекать фрагменты для отдельной модели, которая отвечает на вопрос. - **Смысловое сходство:** сравнивать тексты с разными формулировками и находить близкие материалы. - **Группировка:** исследовать темы обращений, отзывов и документов через близость их представлений. - **Поиск по коду:** строить поисковые сценарии для исходных текстов и связанных пояснений. Amazon указывает обучение V2 на более чем 100 естественных языках и 13 языках программирования, включая Python, JavaScript, Java, C++, Rust, Go и SQL. Модель при этом оптимизирована прежде всего для английского текста. В многоязычной базе особенно полезно отдельно проверить запросы, где язык вопроса отличается от языка документов: наличие языков в обучении не задаёт одинаковое качество для всех таких сочетаний. ### Работа в Ailoot На вход подаётся текст, на выходе получается **embedding**. Лимит этой карточки — **8 192 входных токена**. Для поискового индекса длинные материалы удобно делить по смысловым границам: заголовкам, разделам и абзацам. Затем каждый фрагмент можно хранить рядом с его вектором и ссылкой на первоисточник. ### Практический цикл Подберите реальные вопросы и подходящие ответы из своей коллекции, создайте embeddings и проверьте результаты поиска. Меняйте размер фрагмента и способ сравнения на этом же наборе, сохраняя связь с исходным текстом. Titan готовит числовые представления; сравнение, отбор результатов и формирование ответа выполняются следующими этапами приложения. Такая проверка помогает выбрать настройки индекса под вашу терминологию и структуру документов. ### Доступно в Ailoot API Входные данные `text` Результат `embedding` Контекст 8 192 *токенов* Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,00004 $ */ 1K* `amazon/titan-embed-text-v2` · JSON ``` {"about":"### Второе поколение текстовых embeddings Titan\n\nAmazon Titan Text Embeddings V2 преобразует текст в числовое представление для поиска и других задач, основанных на близости смыслов. Модель оптимизирована для извлечения подходящих фрагментов: пользователь задаёт вопрос своими словами, а приложение сравнивает его вектор с векторами материалов базы знаний. Так можно находить нужную информацию без полного совпадения ключевых слов.\n\nV2 отличается от G1 более компактным стандартным представлением: в документации Amazon размер вектора по умолчанию составляет **1 024 измерения**. Для приложения это характеристика данных, которые оно хранит и сравнивает. Все записи одного индекса должны использовать согласованный способ представления; при переходе с другой embedding-модели индекс готовят под выбранную модель заново.\n\n### Где использовать\n\n- **RAG и корпоративный поиск:** подготовить векторы разделов документации, затем извлекать фрагменты для отдельной модели, которая отвечает на вопрос.\n- **Смысловое сходство:** сравнивать тексты с разными формулировками и находить близкие материалы.\n- **Группировка:** исследовать темы обращений, отзывов и документов через близость их представлений.\n- **Поиск по коду:** строить поисковые сценарии для исходных текстов и связанных пояснений.\n\nAmazon указывает обучение V2 на более чем 100 естественных языках и 13 языках программирования, включая Python, JavaScript, Java, C++, Rust, Go и SQL. Модель при этом оптимизирована прежде всего для английского текста. В многоязычной базе особенно полезно отдельно проверить запросы, где язык вопроса отличается от языка документов: наличие языков в обучении не задаёт одинаковое качество для всех таких сочетаний.\n\n### Работа в Ailoot\n\nНа вход подаётся текст, на выходе получается **embedding**. Лимит этой карточки — **8 192 входных токена**. Для поискового индекса длинные материалы удобно делить по смысловым границам: заголовкам, разделам и абзацам. Затем каждый фрагмент можно хранить рядом с его вектором и ссылкой на первоисточник.\n\n### Практический цикл\n\nПодберите реальные вопросы и подходящие ответы из своей коллекции, создайте embeddings и проверьте результаты поиска. Меняйте размер фрагмента и способ сравнения на этом же наборе, сохраняя связь с исходным текстом. Titan готовит числовые представления; сравнение, отбор результатов и формирование ответа выполняются следующими этапами приложения. Такая проверка помогает выбрать настройки индекса под вашу терминологию и структуру документов.","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":"Создаёт текстовые векторы для RAG, смыслового поиска и группировки, включая поиск по многоязычным материалам и коду."} ``` ## Вопросы Как выбрать модель для своей задачи? Сначала определите нужные вход и выход: текст, изображение, аудио или видео. Затем сравните совместимые API-методы, точный ID модели или текущую цель alias, цену и единицу расчёта. Бесплатный GET /v1/models показывает модели, доступные вашему ключу. Каждая ли модель поддерживает все API-методы и типы медиа? Используйте API-методы и типы входа и выхода, указанные в карточке модели. Поддержка текста, изображений, аудио или видео зависит от выбранных модели и метода; перед отправкой данных проверьте их пример запроса. Чем точный ID модели отличается от alias? Точный ID обозначает конкретную модель. Alias указывает на модель, и его цель может меняться. Проверьте текущую цель alias в каталоге; используйте точный ID, когда интеграции нужна конкретная модель. Как сравнить цены до отправки запроса? Проверьте в карточке модели цену и единицу расчёта для выбранного API-метода. Сравнивайте одинаковые единицы и типы входа и выхода; история запросов показывает фактическое использование и списанную сумму. Что даёт подписка? Скидку на покупку токенов для регулярной работы. Выберите тариф по своему объёму запросов; условия и стоимость подписки показаны при оформлении. Как применить промокод на скидку до 50%? Введите промокод при покупке токенов. Итоговая сумма пересчитывается по условиям акции; размер скидки виден до оплаты. ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.