Nemotron 3.5 Embed 8B je model NVIDIA na prevod dopytov a dokumentov na embeddingy. Číselné reprezentácie pomáhajú porovnať obsah textov, keď sa formulácia otázky líši od zdroja. Model sa hodí pre vyhľadávaciu vrstvu podnikovej znalostnej bázy, informačnej služby a aplikácie, ktorá vyberá dokumenty pred prípravou odpovede.
Pôvodný model NVIDIA spája text a obrázky dokumentov v spoločnom priestore reprezentácií; generácia 3.5 pridáva vyhľadávanie vo vizuálnom obsahu strán. Táto karta Ailoot používa textový scenár: textový vstup a vektorový výstup.
V Ailoot je dostupný textový vstup a vektorový výstup cez embeddings. Aplikácia získava reprezentáciu materiálu a používa ju na vyhľadanie blízkych záznamov v indexe. Ak treba súvislú odpoveď s vysvetlením, nájdené texty možno spolu s otázkou posunúť samostatnému generatívnemu modelu.
Textové kódovanie vychádza z Nemotron 3 Embed 8B. Pri generácii 3.5 NVIDIA zachovala túto textovú časť aj priestor embeddingov a pôvodný model doplnila o ďalšie možnosti. Zverejnená karta opisuje výstup so 4096 hodnotami, získaný priemerovaním tokenových reprezentácií a normalizáciou L2. Rozmer vektorového indexu zlaďte so skutočnou odpoveďou metódy.
Textové vyhľadávanie sa hodnotilo na 34 jazykoch vrátane ruštiny. Pri viacjazyčných pokynoch a príručkách tak model možno posudzovať ako spoločnú vyhľadávaciu vrstvu. Výber závisí od obsahu bázy, rozdelenia dokumentov a typických otázok používateľov; overte ho na materiáloch svojho odboru.
Pre tento variant Ailoot uvádza textový kontext a vstupný limit 32768 tokenov. Úseky dlhého dokumentu možno uložiť ako samostatné záznamy so spoločným odkazom na pôvodný materiál. Výsledkom modelu je embedding textu na ďalšie spracovanie aplikáciou.
", "aboutText": "### Významové vyhľadávanie v znalostnej báze\n\nNemotron 3.5 Embed 8B je model NVIDIA na prevod dopytov a dokumentov na embeddingy. Číselné reprezentácie pomáhajú porovnať obsah textov, keď sa formulácia otázky líši od zdroja. Model sa hodí pre vyhľadávaciu vrstvu podnikovej znalostnej bázy, informačnej služby a aplikácie, ktorá vyberá dokumenty pred prípravou odpovede.\n\nPôvodný model NVIDIA spája text a obrázky dokumentov v spoločnom priestore reprezentácií; generácia 3.5 pridáva vyhľadávanie vo vizuálnom obsahu strán. Táto karta Ailoot používa textový scenár: textový vstup a vektorový výstup.\n\nV Ailoot je dostupný textový vstup a vektorový výstup cez embeddings. Aplikácia získava reprezentáciu materiálu a používa ju na vyhľadanie blízkych záznamov v indexe. Ak treba súvislú odpoveď s vysvetlením, nájdené texty možno spolu s otázkou posunúť samostatnému generatívnemu modelu.\n\n### Čím sa líši verzia 8B\n\nTextové kódovanie vychádza z Nemotron 3 Embed 8B. Pri generácii 3.5 NVIDIA zachovala túto textovú časť aj priestor embeddingov a pôvodný model doplnila o ďalšie možnosti. Zverejnená karta opisuje výstup so 4096 hodnotami, získaný priemerovaním tokenových reprezentácií a normalizáciou L2. Rozmer vektorového indexu zlaďte so skutočnou odpoveďou metódy.\n\nTextové vyhľadávanie sa hodnotilo na 34 jazykoch vrátane ruštiny. Pri viacjazyčných pokynoch a príručkách tak model možno posudzovať ako spoločnú vyhľadávaciu vrstvu. Výber závisí od obsahu bázy, rozdelenia dokumentov a typických otázok používateľov; overte ho na materiáloch svojho odboru.\n\n### Pracovný postup\n\n1. Rozdeľte pôvodné dokumenty na úseky s ucelenou odpoveďou alebo vysvetlením.\n2. Získajte embeddingy a uložte ich s textom, nadpisom a odkazom na zdroj.\n3. Preveďte otázku používateľa rovnakým modelom a nájdite blízke záznamy.\n4. Zobrazte úseky alebo ich využite v RAG na prípravu odpovede podľa zdrojov.\n\n### Veľkosť vstupu\n\nPre tento variant Ailoot uvádza textový kontext a vstupný limit 32768 tokenov. Úseky dlhého dokumentu možno uložiť ako samostatné záznamy so spoločným odkazom na pôvodný materiál. Výsledkom modelu je embedding textu na ďalšie spracovanie aplikáciou.", "locale": "sk", "methods": [ { "html": "POST /v1/embeddingstextembedding