Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 แปลงประโยคและย่อหน้าสั้นเป็นเวกเตอร์ 384 มิติสำหรับการค้นหาเชิงความหมายและการจัดกลุ่ม การกำหนดค่าที่เผยแพร่ใช้การรวมตัวแทนแบบเฉลี่ยและตั้งความยาวลำดับไว้ที่ 128 โทเคน
เกี่ยวกับโมเดล
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
paraphrase-MiniLM-L6-v2 เป็นโมเดลเอ็มเบดดิงของ Sentence Transformers สำหรับประโยคและย่อหน้าสั้น แปลงแต่ละข้อความเข้าสู่พื้นที่เวกเตอร์หนาแน่น 384 มิติ โดยผู้ผลิตระบุการค้นหาเชิงความหมายและการจัดกลุ่มเป็นส่วนหนึ่งของงานที่รองรับ สถาปัตยกรรมที่เผยแพร่รวม transformer กับการรวมตัวแทนแบบเฉลี่ย และกำหนดความยาวลำดับไว้ที่ 128 โทเคน
แทนย่อหน้าที่ต้องการเปรียบเทียบ
เตรียมประโยคจริงหรือย่อหน้าสั้น โดยรักษาหัวเรื่องและเงื่อนไขสำคัญให้ครบ คอลเล็กชันจริงอาจมีคำถามที่ใช้ถ้อยคำต่างกันหรือคำอธิบายสั้นของหัวข้อที่เกี่ยวข้อง เอ็มเบดแต่ละระเบียนและเก็บถ้อยคำต้นฉบับกับตัวระบุไว้ เพื่อให้การเปรียบเทียบภายหลังคืนข้อความเองได้
ตัวอย่างเช่น คำถามขอความช่วยเหลือหลายข้ออาจอธิบายปัญหาเดียวกันด้วยคนละคำ ขั้นตอนตรวจความคล้ายรวบรวมตัวเลือกเหล่านั้นเข้าด้วยกัน แล้วตรวจถ้อยคำเพื่อดูปัญหาจริงได้ เอ็มเบดดิงคือตัวแทนเชิงตัวเลขที่ใช้ในการเปรียบเทียบ ไม่ได้เขียนข้อความถอดความหรือกำหนดป้ายกลุ่มสุดท้ายด้วยตัวเอง
การรวมแบบเฉลี่ยและการใช้เวกเตอร์
ตัวอย่างเข้ารหัสโดยตรงของผู้ผลิตคำนึงถึง attention mask เมื่อเฉลี่ยตัวแทนโทเคน โดยตัดตำแหน่ง padding ออก สถาปัตยกรรมเลือกการรวมแบบเฉลี่ยอย่างชัดเจน และไม่เลือก CLS หรือการรวมแบบค่าสูงสุด เก็บวิธีรวมนี้ไว้กับโมเดลเมื่อเตรียมเวกเตอร์ที่เปรียบเทียบกันได้
แต่ละตัวแทนที่คืนมามี 384 องค์ประกอบ ขั้นตอนดัชนีหรือจัดกลุ่มใช้เวกเตอร์เหล่านี้ตามการตั้งค่าความคล้ายที่เลือก ขณะที่ระเบียนต้นฉบับยังอยู่ให้ตรวจ รักษาโมเดล วิธีเตรียมอินพุต และการตั้งค่าเปรียบเทียบเดียวกันสำหรับรายการที่นำมาเทียบ โมเดลอื่นที่คืนค่า 384 ตัวไม่ได้อยู่ในพื้นที่เอ็มเบดดิงเดียวกันจากรูปร่างนั้นเพียงอย่างเดียว
อินพุตสั้นในการกำหนดค่าที่เผยแพร่
การกำหนดค่า Sentence Transformer อ้างอิงใช้ความยาวลำดับสูงสุด 128 โทเคน เตรียมต้นฉบับยาวเป็นหน่วยสั้นที่เชื่อมโยงกัน แทนย่อหน้าเดียวที่ใหญ่เกิน ประโยคที่มีกฎอาจต้องใช้ข้อยกเว้นในประโยคถัดไป เก็บหน่วยเล็กนั้นด้วยกันเมื่อพอดี จำนวนคำหรืออักขระไม่ได้กำหนดความยาวโทเคนโดยตรง
สำหรับชุดคำอธิบายสั้น ให้รักษาชื่อและคุณสมบัติที่แยกความต่างซึ่งสำคัญต่อการเปรียบเทียบ ระเบียนที่มีแต่หมวดกำกวมอาจแยกจากระเบียนชนิดเดียวกันยาก เก็บความสัมพันธ์กับแหล่งที่มาไว้ภายนอกเวกเตอร์ เพื่อให้ตรวจตัวเลือกที่คืนมากับข้อมูลต้นฉบับได้
ผลค้นหาและการจัดกลุ่ม
ในการค้นหาเชิงความหมาย ให้แทนคำค้นและข้อมูลในคลังด้วยโมเดลเดียวกัน แล้วคืนระเบียนตัวเลือกพร้อมข้อความต้นฉบับ ในการจัดกลุ่ม ขั้นตอนอื่นสร้างกลุ่มจากเวกเตอร์ ตรวจระเบียนใกล้ขอบกลุ่มก่อนใช้การจัดกลุ่มเป็นการตัดสินใจผลิตภัณฑ์หรือป้ายอัตโนมัติ
เอาต์พุตที่มีประโยชน์คือตัวแทนข้อความสั้นแบบกระชับที่เชื่อมกับระเบียนต้นฉบับ เช็กพอยต์ paraphrase-MiniLM-L6-v2 ที่ตรงรุ่นนี้มีการกำหนดค่าการรวมตัวแทนและลำดับของตน รุ่น all-MiniLM และ paraphrase หลายภาษาเป็นโปรไฟล์โมเดลแยกกัน ชื่อ MiniLM ร่วมกันไม่ได้บอกการฝึก ขอบเขตภาษา หรือการตั้งค่าอินพุตของรุ่นเหล่านั้น
Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง POST /v1/embeddings sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2เริ่มต้น
Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 แปลงประโยคและย่อหน้าสั้นเป็นเวกเตอร์ 384 มิติสำหรับการค้นหาเชิงความหมายและการจัดกลุ่ม การกำหนดค่าที่เผยแพร่ใช้การรวมตัวแทนแบบเฉลี่ยและตั้งความยาวลำดับไว้ที่ 128 โทเคน
- อินพุตที่รองรับ
- ข้อความ · token_ids
- ผลลัพธ์
- embedding
ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด
Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง POST /v1/embeddings
- ขาเข้า
text,token_ids- ขาออก
embedding- รูปแบบเอาต์พุต
- json
| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์input | ประเภทstring|string[]|integer[]|integer[][] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 เงื่อนไข: ชุดข้อมูลต้องไม่ว่างและประกอบด้วยข้อมูลชนิดเดียวกัน ID โทเคนต้องเป็นจำนวนเต็มที่ไม่ติดลบ โควตาอินพุต: สูงสุด: 512 · หน่วยข้อความ: ไบต์ UTF8 · หน่วยโทเค็น: องค์ประกอบในอาร์เรย์โทเค็น | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์encoding_format | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด float | ค่าเริ่มต้นfloat |
ฟิลด์dimensions | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่รองรับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์user | ประเภทjson_value | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ต้นฉบับอนุญาตฟิลด์เมทาดาทา JSON นี้ โดยความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์session_id | ประเภทjson_value | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ต้นฉบับอนุญาตฟิลด์เมทาดาทา JSON นี้ โดยความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์trace | ประเภทjson_value | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ต้นฉบับอนุญาตฟิลด์เมทาดาทา JSON นี้ โดยความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์provider | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: provider.options ถูกปฏิเสธ | ค่าเริ่มต้น— |
ชุดผสมของสื่ออินพุต
text_to_embedding
พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, input |
พารามิเตอร์input_shapes | ข้อกำหนดstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
พารามิเตอร์encoding_format | ข้อกำหนดfloat |
พารามิเตอร์dimensions_override | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์max_input_budget_units | ข้อกำหนด512 |
พารามิเตอร์multimodal_objects | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext, token_ids |
วงจรการทำงาน: synchronous_json
เก็บดัชนีและจำนวนมิติของเวกเตอร์ทุกรายการ
ชื่อโมเดลที่สื่อว่ารองรับข้อมูลหลายรูปแบบไม่ได้ทำให้สามารถส่งออบเจ็กต์รูปภาพผ่านเส้นทางเฉพาะนี้ได้
ราคา
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
- โหมดรวดเร็ว
- ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
- โหมดยืดหยุ่น
- ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex
- ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตราค่าบริการ Ailoot
ราคาตามการตั้งค่า
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | ค่าบริการ |
|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00001 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตัวอย่างคำขอ
Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง
set -eu
: "${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)
รับและบันทึกผลลัพธ์
Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง
json
เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บเวกเตอร์ทุกรายการพร้อมดัชนีของแต่ละรายการ จำนวนเวกเตอร์ต้องเท่ากับจำนวนข้อมูลนำเข้า และจำนวนมิติต้องสอดคล้องกัน
เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ
ไม่มีการเพิ่มจุดเชื่อมต่อสำหรับงานสร้างเวกเตอร์ตัวแทนข้อมูล
ฟิลด์การตอบกลับ
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์object | ประเภทstring |
ฟิลด์model | ประเภทstring |
ฟิลด์data[].index | ประเภทinteger |
ฟิลด์data[].embedding | ประเภทfinite float[] |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
ชื่ออื่น
ชื่ออื่นของโมเดล
Ailoot Ultra sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
ชื่อพาธเมธอดอื่น
ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน
ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล
FAQ · Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
- มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2:text,token_ids→embedding- คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2:model,input,encoding_format,provider- มีข้อจำกัดใดบ้าง?
POST /v1/embeddings·sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2:input.budget.maximum:512(ไบต์ UTF8);input.min_items:1