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

# Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

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

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

Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 stavke in kratke odstavke pretvori v 768-razsežne vektorje za pridobivanje informacij, gručenje in primerjavo podobnosti. Objavljeni postopek uporablja povprečenje predstavitev in normalizacijo L2 s privzetim skrajšanjem pri 384 podbesednih enotah.

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

O modelu

Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.

all-mpnet-base-v2 je model Sentence Transformers za predstavitev stavkov in kratkih odstavkov kot 768-razsežnih gostih vektorjev. Dodatno je bil učen na osnovi osnovnega modela MPNet s kontrastivnim učenjem na zbirki milijarde parov stavkov. Proizvajalec kot predvidene uporabe navaja pridobivanje informacij, gručenje in podobnost stavkov.

#### Kodirajte stavek ali kratek odstavek

Pripravite besedilo za primerjavo in ohranite glavno misel ter razločevalne podrobnosti. Pri interni zbirki dokumentov lahko kratek del opisuje, kako zahtevati zamenjavo opreme ali katere informacije mora vsebovati poročilo o vzdrževanju. Naslov dokumenta in mesto vira ohranite na voljo ob vektorju.

Poizvedba z embeddingom istega modela lahko pridobi povezane dele, četudi se njihovo besedilo razlikuje. V teh delih preglejte dejansko navodilo, ki ga bralec potrebuje. Pri primerjavi podobnosti po pridobivanju primerjajte sama kandidatna stavka, zlasti kadar eden vsebuje izjemo ali pogoj, ki ga drugi nima.

#### Povprečenje predstavitev in normalizacija

Referenčni primer kodiranja povpreči kontekstne predstavitve žetonov z masko pozornosti in iz povprečja izloči zapolnitev. Nato dobljene embeddinge stavkov normalizira z L2. Oba koraka ohranite pri ustvarjanju vektorjev zbirke in poznejših poizvedb.

Vsak vektor ima 768 komponent. Kosinusna podobnost lahko primerja te normalizirane predstavitve, izvorno besedilo pa daje dokaze za rezultat. Skupno število komponent modela ne naredi združljivega z multi-qa-mpnet-base-dot-v1: ta ločena izdaja določa CLS-pooling in nenormalizirane vektorje za ocenjevanje s skalarnim produktom.

#### Privzeto skrajšanje in priprava odlomkov

Proizvajalec navaja, da se vhod nad 384 podbesednih enot privzeto skrajša. Relevantni del ohranite znotraj te meje tokenizatorja. Dolg postopek razdelite po smiselnih mejah delov in vključite dovolj lokalnega konteksta za razlago, na kaj se korak nanaša. Fragment, kot je “Oddajte v petih dneh”, potrebuje dogodek ali proces, s katerim se rok začne.

Učni postopek je zaporedja omejil na 128 žetonov, kar je ločeno od objavljene privzete nastavitve kodiranja s 384 podbesednimi enotami. Pri ocenjevanju daljših odstavkov ali besedišča, značilnega za zbirko, uporabljajte reprezentativno gradivo. To, da vhod sprejme več besedila, ne dokazuje enakega vpliva vsake podrobnosti na rezultat pridobivanja informacij.

#### Pridobivanje, združevanje in primerjava

Pri iskanju ohranite povezavo vektorja z dokumentom, da razvrščeni kandidati lahko vrnejo izvirne dele. Pri RAG izbrani deli postanejo kontekst stopnje pisanja odgovora. Model daje številčne predstavitve; ne generira odgovora z navedenimi viri in ne odloča, kateri dokument je merodajen.

Pri gručenju zapise v vsaki predlagani skupini primerjajte pred dodelitvijo oznak. Nabor vzdrževalnih opomb lahko vsebuje podobno besedilo, vendar se nanaša na različne naprave ali pogoje odpovedi. Te razločevalne podrobnosti vključite v kodirano besedilo in jih preglejte v vrnjenem gradivu, namesto da se zanašate samo na oceno.

Ta konkretna kontrolna točka all-mpnet-base-v2 je angleški profil embeddingov stavkov z lastnimi nastavitvami povprečenja predstavitev, normalizacije in privzetega skrajšanja. Nastavitve ohranite z indeksirano zbirko in vektorje uporabite kot pomoč pri iskanju ter primerjavi izvornih odlomkov, pomembnih za nalogo.

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

[`sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`](https://ailoot.ai/models/sl/#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`

### Začetek

Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 stavke in kratke odstavke pretvori v 768-razsežne vektorje za pridobivanje informacij, gručenje in primerjavo podobnosti. Objavljeni postopek uporablja povprečenje predstavitev in normalizacijo L2 s privzetim skrajšanjem pri 384 podbesednih enotah.

Dovoljeni vhodi

Besedilo · token\_ids

Rezultati

embedding

### Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

**Ailoot Ultra · Vektorske predstavitve** `POST /v1/embeddings`

Vhod

`text`, `token_ids`

Izhod

`embedding`

Izhodni format

json

| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Polje`model` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 | Privzeto— |
| Polje`input` | Vrsta`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 Pogoji: Neprazen paket istovrstnih vhodnih podatkov. Identifikatorji žetonov so nenegativna cela števila. Vhodni proračun: Največ: 512 · Besedilna enota: bajti UTF8 · Enota žetonov: elementi polja žetonov | Privzeto— |
| Polje`encoding_format` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve float | Privzetofloat |
| Polje`dimensions` | Vrsta`integer` | ZahtevaNi podprto | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 | Privzeto— |
| Polje`user` | Vrsta`json_value` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela. | Privzeto— |
| Polje`session_id` | Vrsta`json_value` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela. | Privzeto— |
| Polje`trace` | Vrsta`json_value` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela. | Privzeto— |
| Polje`provider` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je zavrnjen | Privzeto— |

Kombinacije vhodnih gradiv

**text\_to\_embedding**

Parametri in življenjski cikel metode

| Parameter | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parameter`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parameter`input_shapes` | Specifikacijastring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parameter`encoding_format` | Specifikacijafloat |
| Parameter`dimensions_override` | Specifikacijafalse |
| Parameter`max_input_budget_units` | Specifikacija512 |
| Parameter`multimodal_objects` | Specifikacijafalse |
| Parameter`material_types` | Specifikacijatext, token\_ids |

Življenjski cikel: `synchronous_json`

Shranite indeks in dimenzijo vsakega vektorja.

Ime multimodalnega modela ne pomeni, da so na tej točno določeni poti dovoljeni slikovni objekti.

### Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način

Ni navedeno Ko je izbran hitri način

Način flex

Ni navedeno Ko je izbran način flex

Najvišja raven razmišljanja

Ni navedeno Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

#### Cene Ailoot

#### Cene po nastavitvah

| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
| --- | --- | --- |
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni **$0.00001** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0** / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika **—** / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik **—** / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura **—** / 1K žetonov |

Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. [Kako delujeta rezervacija in obračun →](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/reserve/)

### Primeri zahtev

#### Ailoot Ultra · Vektorske predstavitve

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)
```

### Prejmi in shrani rezultate

#### Ailoot Ultra · Vektorske predstavitve

json

##### Ohrani vse dokončane rezultate

Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.

Shranite vsak vektor skupaj z njegovim indeksom. Število vektorjev mora biti enako številu vhodov; dimenzije morajo biti skladne.

##### Če je treba preveriti izvirni odgovor

Končna točka za opravila ustvarjanja vektorskih predstavitev se ne uvaja.

Polja odgovora

| Polje | Vrsta |
| --- | --- |
| Polje`object` | Vrstastring |
| Polje`model` | Vrstastring |
| Polje`data[].index` | Vrstainteger |
| Polje`data[].embedding` | Vrstafinite float\[\] |
| Polje`usage` | Vrstaobject |

Napake in naslednji koraki

| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
| --- | --- | --- |
| Odgovor400 · `invalid_request_error` | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |

### Druga imena

#### Druga imena modelov

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

#### Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

#### Povezani ID-ji za klic

[`sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`](https://ailoot.ai/models/sl/#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

Kateri vhodi in rezultati so na voljo?

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

Katera polja uporablja zahteva?

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

Katere omejitve veljajo?

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

Ailoot povežite s Claude Code, OpenCode, Hermes ali svojo aplikacijo.

## Podjetje in njegov portfelj projektov

Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah.

## Žetone kupujte s popustom.

Naročniški popust za redno delo. Promocijske kode prinesejo do 50% popusta na nakup žetonov.

Naročnina

Za redne zahteve izberite paket s popustom.

Promocijska koda do 50%

Kodo vnesite ob nakupu. Cena se preračuna po veljavni akciji.

Poraba v zgodovini

Za vsako zahtevo se shranijo model, žetoni in znesek.

[Izberite naročnino](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/subscriptions/) · [Oglejte si cene modelov](https://ailoot.ai/models/sl/)

## API povežite z izdelkom, ki ga prodajate.

SaaS, aplikacije in boti po ponudbi in licenčni pogodbi Ailoot. Za nadaljnjo prodajo zaprosite za preprodajno licenco.

Komercialna aplikacija

Ustvarjanje besedila, slik, videa in zvoka vključite v plačljive funkcije svoje storitve.

Licenca za preprodajalca

Pošljite opis projekta in shemo dostopa. Zahtevajte pisne pogoje uporabe in nadaljnje prodaje.

Dokumenti na strani

Ponudba, licenčna pogodba in politika obdelave podatkov so dostopne pred povezavo.

[Zaprosite za preprodajno licenco](mailto:support@ailoot.ai) · [Ponudba in licenčna pogodba](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sl)

## Ailoot · Podjetje in njegov portfelj projektov





Ailoot temelji na pridobljenih operativnih izkušnjah, široki bazi strank, stabilni storitvi in stalnem spremljanju KPI.





Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah.





Ailoot te operativne izkušnje uporablja za dostop prek API do funkcij umetne inteligence v izdelkih strank, agentih, aplikacijah in avtomatizacijah.