Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерные векторы для семантического поиска и кластеризации. Опубликованная конфигурация использует усредняющий пулинг и настройку длины последовательности 128 токенов.
О модели
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
paraphrase-MiniLM-L6-v2 — модель эмбеддингов Sentence Transformers для предложений и коротких абзацев. Она отображает каждый текст в 384-мерное пространство плотных векторов; среди заявленных производителем задач — семантический поиск и кластеризация. Опубликованная архитектура объединяет трансформер с усредняющим пулингом; настроенная длина последовательности — 128 токенов.
Представляйте фрагмент, который хотите сравнить
Подготовьте реальное предложение или короткий абзац, сохраняя предмет и важные условия. Практическая коллекция может содержать по-разному сформулированные вопросы или краткие описания связанных тем. Создайте эмбеддинг каждой записи и сохраните исходную формулировку и идентификатор, чтобы последующее сравнение могло вернуть сам текст.
Например, несколько вопросов справки могут описывать одну трудность разными терминами. Этап сравнения сходства может сблизить этих кандидатов, после чего их формулировки можно проверить на соответствие реальной проблеме. Эмбеддинг — числовое представление, используемое в этом сравнении; сам он не пишет перефразировку и не присваивает окончательную метку кластера.
Усредняющий пулинг и использование векторов
Пример прямого кодирования производителя учитывает маску внимания при усреднении представлений токенов, исключая позиции заполнения. Архитектура явно выбирает усредняющий пулинг и не выбирает CLS или пулинг по максимуму. Сохраняйте этот рецепт пулинга вместе с моделью при подготовке сопоставимых векторов.
Каждое возвращённое представление имеет 384 компонента. Индекс или этап кластеризации работает с этими векторами с выбранной конфигурацией сходства, а исходная запись остаётся доступной для проверки. Сохраняйте одну модель, подготовку входа и настройки сравнения для сравниваемых элементов. Другая модель, возвращающая 384 значения, не образует то же пространство эмбеддингов только на основании этой формы.
Короткие входы в опубликованной конфигурации
Эталонная конфигурация Sentence Transformer использует максимальную длину последовательности 128 токенов. Подготовьте длинный источник как короткие связные единицы вместо одного слишком большого абзаца. Предложению с правилом может требоваться исключение из следующего предложения; сохраняйте эту небольшую единицу вместе, когда она помещается. Количество слов или символов напрямую не устанавливает токенную длину.
Для набора коротких описаний сохраняйте имена и различающие свойства, важные для сравнения. Запись только с расплывчатой категорией бывает трудно отделить от других записей такого типа. Храните связь с источником вне вектора, чтобы возвращённого кандидата можно было проверить по исходному материалу.
Результаты поиска и кластеризации
В семантическом поиске представляйте запрос и материалы корпуса этой же моделью и возвращайте кандидатные записи с исходным текстом. В кластеризации другой этап формирует группы из векторов. Проверяйте записи рядом с границей кластера, прежде чем использовать группировку как продуктовое решение или автоматическую метку.
Полезный выход — компактное представление короткого текста, связанное с исходной записью. Эта конкретная контрольная точка paraphrase-MiniLM-L6-v2 имеет собственную конфигурацию пулинга и последовательности. all-MiniLM и многоязычные варианты paraphrase — отдельные профили моделей; их обучение, языковой охват или входные настройки не подразумеваются общим именем MiniLM.
Ailoot Ultra · Эмбеддинги POST /v1/embeddings sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2Начало
Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерные векторы для семантического поиска и кластеризации. Опубликованная конфигурация использует усредняющий пулинг и настройку длины последовательности 128 токенов.
- Допустимые входные данные
- Текст · token_ids
- Результаты
- embedding
Доступно в Ailoot · входные данные и методы
Ailoot Ultra · Эмбеддинги POST /v1/embeddings
- Входные данные
text,token_ids- Результат
embedding- Выходной формат
- json
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2 | По умолчанию— |
Полеinput | Типstring|string[]|integer[]|integer[][] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 Условия: Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа. Входной бюджет: Максимум: 512 · Текстовая единица: байты UTF8 · Единица токенов: элементы массива токенов | По умолчанию— |
Полеencoding_format | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения float | По умолчаниюfloat |
Полеdimensions | Типinteger | ТребованиеНе поддерживается | Значения и ограничения Минимум: 1 | По умолчанию— |
Полеuser | Типjson_value | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— |
Полеsession_id | Типjson_value | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— |
Полеtrace | Типjson_value | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется | По умолчанию— |
Сочетания входных материалов
text_to_embedding
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, input |
Параметрinput_shapes | Контрактstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Параметрencoding_format | Контрактfloat |
Параметрdimensions_override | Контрактfalse |
Параметрmax_input_budget_units | Контракт512 |
Параметрmultimodal_objects | Контрактfalse |
Параметрmaterial_types | Контрактtext, token_ids |
Жизненный цикл: synchronous_json
Сохраняйте индекс и размерность каждого вектора.
Название мультимодальной модели не означает допуск объектов изображений на этом конкретном маршруте.
Тарифы
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
- Быстрый режим
- Не указано При выборе быстрого режима
- Режим flex
- Не указано При выборе режима flex
- Максимальная интенсивность рассуждений
- Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)
Ставки Ailoot
Цены по конфигурациям
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.00001 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Эмбеддинги
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2", "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
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='sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
Получить и сохранить результаты
Ailoot Ultra · Эмбеддинги
json
Сохраняйте все готовые результаты
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вектор с его индексом. Число векторов должно совпадать с числом входных элементов; размерности должны быть согласованы.
Если нужно проверить исходный ответ
Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится.
Поля ответа
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеobject | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеdata[].index | Типinteger |
Полеdata[].embedding | Типfinite float[] |
Полеusage | Типobject |
Ошибки и дальнейшие шаги
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
FAQ · Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
- Какие входные данные и результаты доступны?
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2:text,token_ids→embedding- Какие поля использует запрос?
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2:model,input,encoding_format,provider- Какие ограничения действуют?
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2:input.budget.maximum:512(байты UTF8);input.min_items:1