Source: https://ailoot.ai/models/sk/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sk/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/
Language: sk

# Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sk/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sk/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/facts.json)

## [Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2](https://ailoot.ai/models/sk/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/)

Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 premieňa vety a krátke odseky na 768-rozmerné vektory na vyhľadávanie, zhlukovanie a podobnosť. Zverejnený postup používa priemerovanie reprezentácií a normalizáciu L2 s predvoleným skracovaním na 384 podslovných jednotiek.

- [**Ailoot Ultra · Embeddingy** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`](https://ailoot.ai/models/sk/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/#method-0)

O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

all-mpnet-base-v2 je model Sentence Transformers na reprezentáciu viet a krátkych odsekov ako 768-rozmerných hustých vektorov. Bol doladený zo základného modelu MPNet pomocou kontrastívneho učenia na kolekcii miliardy dvojíc viet. Výrobca ako zamýšľané použitia uvádza vyhľadávanie informácií, zhlukovanie a podobnosť viet.

#### Zakódujte vetu alebo krátky odsek

Pripravte text, ktorý sa má porovnávať, a zachovajte hlavnú myšlienku aj rozlišujúce detaily. Pri internej kolekcii dokumentov môže krátka časť opisovať, ako požiadať o výmenu zariadenia alebo čo musí obsahovať správa o údržbe. Názov dokumentu a umiestnenie zdroja ponechajte dostupné vedľa vektora.

Dopyt s embeddingom vytvoreným tým istým modelom môže vyhľadať súvisiace časti aj pri odlišnom znení. Preskúmajte v týchto častiach skutočný pokyn potrebný pre čitateľa. Pri porovnávaní podobnosti po vyhľadaní porovnajte samotné kandidátske vety, najmä keď jedna obsahuje výnimku či podmienku, ktorá v druhej chýba.

#### Priemerovanie reprezentácií a normalizácia

Referenčný príklad kódovania priemeruje kontextové reprezentácie tokenov s maskou pozornosti a vylučuje výplň z priemeru. Výsledné embeddingy viet potom normalizuje pomocou L2. Oba kroky zachovajte pri vytváraní vektorov pre kolekciu aj pre neskoršie dopyty.

Každý vektor má 768 zložiek. Kosínusová podobnosť môže porovnávať tieto normalizované reprezentácie, zatiaľ čo zdrojový text poskytuje dôkazy za výsledkom. Spoločný počet zložiek nerobí tento model kompatibilným s multi-qa-mpnet-base-dot-v1: táto samostatná edícia uvádza CLS pooling a nenormalizované vektory na skórovanie skalárnym súčinom.

#### Predvolené skracovanie a príprava pasáží

Výrobca uvádza, že vstup nad 384 podslovných jednotiek sa predvolene skracuje. Relevantnú časť udržte v tejto hranici tokenizéra. Pri dlhom postupe rozdeľujte na významových hraniciach častí a zahrňte dostatok miestneho kontextu na vysvetlenie, na čo sa krok vzťahuje. Fragment ako „Odošlite do piatich dní“ potrebuje udalosť alebo proces, od ktorého sa lehota počíta.

Trénovací postup obmedzoval sekvencie na 128 tokenov, čo je odlišné od zverejneného predvoleného kódovania s 384 podslovnými jednotkami. Pri posudzovaní dlhších odsekov alebo slovníka špecifického pre kolekciu používajte reprezentatívny materiál. To, že sa do vstupu zmestí viac textu, nepreukazuje rovnaký vplyv každého detailu na výsledok vyhľadávania.

#### Vyhľadávanie, zoskupovanie a porovnávanie

Pri vyhľadávaní zachovajte prepojenie vektora na dokument, aby zoradení kandidáti mohli vrátiť pôvodné časti. V postupe RAG sa vybrané časti stávajú kontextom pre fázu písania odpovede. Model poskytuje číselné reprezentácie; negeneruje odpoveď s uvedenými zdrojmi ani nerozhoduje, ktorý dokument je autoritatívny.

Pri zhlukovaní porovnajte záznamy v každej navrhnutej skupine pred priradením štítkov. Súbor poznámok o údržbe môže obsahovať podobný jazyk, ale odkazovať na rôzne zariadenia alebo podmienky poruchy. Tieto rozlišujúce detaily zahrňte do kódovaného textu a preskúmajte ich vo vrátenom materiáli namiesto spoliehania sa iba na skóre.

Tento konkrétny kontrolný bod all-mpnet-base-v2 je anglický profil embeddingov viet s vlastnými nastaveniami priemerovania reprezentácií, normalizácie a predvoleného skracovania. Tieto nastavenia uchovajte s indexovanou kolekciou a vektory používajte ako pomôcku na hľadanie a porovnávanie zdrojových pasáží dôležitých pre úlohu.

**Ailoot Ultra · Embeddingy** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`

[`sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&fmt=embeddings)

Sentence Transformers /`sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`

### Úvod

Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 premieňa vety a krátke odseky na 768-rozmerné vektory na vyhľadávanie, zhlukovanie a podobnosť. Zverejnený postup používa priemerovanie reprezentácií a normalizáciu L2 s predvoleným skracovaním na 384 podslovných jednotiek.

Povolené vstupy

Text · token\_ids

Výsledky

embedding

### Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

**Ailoot Ultra · Embeddingy** `POST /v1/embeddings`

Vstup

`text`, `token_ids`

Výstup

`embedding`

Výstupný formát

json

| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 | Predvolené— |
| Pole`input` | Typ`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 Podmienky: Neprázdna homogénna dávka. ID tokenov sú nezáporné celé čísla. Vstupný rozpočet: Maximum: 512 · Textová jednotka: bajty UTF8 · Jednotka tokenov: prvky poľa tokenov | Predvolené— |
| Pole`encoding_format` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity float | Predvolenéfloat |
| Pole`dimensions` | Typ`integer` | PožiadavkaNepodporované | Hodnoty a limity Minimum: 1 | Predvolené— |
| Pole`user` | Typ`json_value` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu. | Predvolené— |
| Pole`session_id` | Typ`json_value` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu. | Predvolené— |
| Pole`trace` | Typ`json_value` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu. | Predvolené— |
| Pole`provider` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa odmieta | Predvolené— |

Kombinácie vstupných podkladov

**text\_to\_embedding**

Parametre a životný cyklus metódy

| Parameter | Špecifikácia |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Špecifikáciaapplication/json |
| Parameter`required` | Špecifikáciamodel, input |
| Parameter`input_shapes` | Špecifikáciastring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parameter`encoding_format` | Špecifikáciafloat |
| Parameter`dimensions_override` | Špecifikáciafalse |
| Parameter`max_input_budget_units` | Špecifikácia512 |
| Parameter`multimodal_objects` | Špecifikáciafalse |
| Parameter`material_types` | Špecifikáciatext, token\_ids |

Životný cyklus: `synchronous_json`

Uchovajte každý index a rozmer vektora.

Názov multimodálneho modelu neznamená, že na tejto konkrétnej trase možno použiť objekty obrázkov.

### Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim

Neuvedené Keď je zvolený rýchly režim

Režim Flex

Neuvedené Keď je zvolený režim flex

Maximálna úroveň uvažovania

Neuvedené Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

#### Sadzby Ailoot

#### Ceny podľa konfigurácie

| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
| --- | --- | --- |
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny **$0.00001** / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny **$0** / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod **—** / 1K tokenov |

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. [Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/reserve/)

### Príklady požiadaviek

#### Ailoot Ultra · Embeddingy

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": "sentence-transformers/all-mpnet-base-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
```

```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='sentence-transformers/all-mpnet-base-v2',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Prijať a uložiť výsledky

#### Ailoot Ultra · Embeddingy

json

##### Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Uchovajte každý vektor spolu s jeho indexom. Počet vektorov sa musí rovnať počtu vstupov; rozmery musia byť konzistentné.

##### Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Nezavádza sa žiadny koncový bod pre úlohy tvorby embeddingov.

Polia odpovede

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`object` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`data[].index` | Typinteger |
| Pole`data[].embedding` | Typfinite float\[\] |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a ďalšie kroky

| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
| --- | --- | --- |
| Odpoveď400 · `invalid_request_error` | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelov

**Ailoot Ultra** [`sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&fmt=embeddings)

#### Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

#### Súvisiace ID na volanie

[`sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&fmt=embeddings)

FAQ · Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Aké polia používa požiadavka?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Aké limity platia?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`: `input.budget.maximum`: `512` (bajty UTF8); `input.min_items`: `1`

Pripojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes alebo vlastnej aplikácii.

## Spoločnosť a jej portfólio projektov

Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.

## Nakupujte tokeny so zľavou.

Zľava predplatného na pravidelnú prácu. Promo kódy až 50% na nákup tokenov.

Predplatné

Na pravidelné požiadavky vyberte tarifu so zľavou.

Promo kód až 50%

Pri nákupe zadajte kód. Cena sa prepočíta podľa prebiehajúcej akcie.

Výdavky v histórii

Pri každej požiadavke sa uloží model, tokeny a suma.

[Vybrať predplatné](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/subscriptions/) · [Zobraziť ceny modelov](https://ailoot.ai/models/sk/)

## Pripojte API k produktu, ktorý predávate.

SaaS, aplikácie a boti podľa ponuky a licenčnej zmluvy Ailoot. Na ďalší predaj požiadajte o licenciu predajcu.

Komerčná aplikácia

Začleňte generovanie textu, obrázkov, videa a zvuku do platených funkcií svojej služby.

Licencia pre predajcu

Pošlite popis projektu a spôsob poskytovania prístupu. Vyžiadajte písomné podmienky použitia a ďalšieho predaja.

Dokumenty na webe

Ponuka, licenčná zmluva a zásady spracovania dát sú dostupné pred pripojením.

[Požiadať o licenciu predajcu](mailto:support@ailoot.ai) · [Ponuka a licenčná zmluva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sk)

## Ailoot · Spoločnosť a jej portfólio projektov





Ailoot stavia na dlhodobých prevádzkových skúsenostiach, širokej klientskej základni, stabilných službách a priebežnom sledovaní KPI.





Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.





Ailoot využíva tieto prevádzkové skúsenosti na poskytovanie prístupu cez API k funkciám AI v produktoch zákazníkov, agentoch, aplikáciách a automatizáciách.