Source: https://ailoot.ai/models/uz/baai-bge-large-en-v1-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/baai-bge-large-en-v1-5/
Language: uz

# BAAI: bge-large-en-v1.5

[Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/baai-bge-large-en-v1-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/baai-bge-large-en-v1-5/facts.json)

## [BAAI: bge-large-en-v1.5](https://ailoot.ai/models/uz/baai-bge-large-en-v1-5/)

BAAI bge-large-en-v1.5 qidiruv va semantik taqqoslash uchun 1024 o‘lchamli inglizcha matn vektorlarini hosil qiladi. Uning v1.5 tayyorlash usuli ixtiyoriy so‘rov ko‘rsatmasini qo‘llaydi; hujjatlashtirilgan ketma-ketlik uzunligi 512 token.

- [**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/uz/baai-bge-large-en-v1-5/#method-0)

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

bge-large-en-v1.5 — BAAI’ning katta hajmli inglizcha zich embedding nashri. U parcha qidiruvi va semantik solishtirish uchun matnni 1024 oʻlchamli vektorga aylantiradi. 1.5 versiyasi oʻxshashlik taqsimotini foydaliroq qilish va koʻrsatmasiz qidiruvni yaxshilashga qaratilgan ishlab chiqaruvchi yangilanishidir. Large Base, Small, xitoycha nashrlar va koʻp tilli BGE-M3 modelidan alohida nazorat nuqtasi boʻlib qoladi.

#### Parchalar qidiruvini sozlang

Uzunroq hujjatlardan qisqa qidiruv soʻrovi uchun ishlab chiqaruvchi “Represent this sentence for searching relevant passages:” koʻrsatmasini tavsiya qiladi. Uni soʻrov tomoniga qoʻshing; korpus parchalari esa shu koʻrsatmasiz oʻz manba matnini saqlaydi. Boshqa qoʻllanishlarda bevosita matn yetarli. BAAI v1.5’da prefikssiz qidiruvni ham hujjatlashtiradi va haqiqiy vazifada eng yaxshi ishlaydigan tayyorlash usulini tanlashni tavsiya qiladi.

Amaliy bilim toʻplami inglizcha texnik qoʻllanma boʻlimlarini indekslashi mumkin. Qaysi sozlama chiqish formatini oʻzgartirishi haqidagi savol shu sozlama va shartlarini tushuntiradigan boʻlimni qaytarishi kerak. Har bir parcha bilan sarlavha, tegishli tushuntirish va manba joyini saqlang. Model sonli ifodani beradi; oʻquvchi yoki keyingi RAG bosqichi esa qaytarilgan manba matnidan foydalanadi.

#### Ifodalash va moslik

Ishlab chiqaruvchining bevosita kodlash misoli birinchi CLS tokenining oxirgi yashirin holatini birlashtirilgan embedding sifatida ishlatadi va keyin vektorni normallashtiradi. Normallashtirilgan vektorlarni skalyar koʻpaytma bilan solishtirish kosinus oʻxshashligini beradi. Shu sabab har bir parchani bir marta tayyorlab, kiruvchi soʻrov vektorlari bilan solishtirish uchun saqlash mumkin; oʻzgargan manba materiali esa yangilangan ifodani oladi.

1024 oʻlcham chiqish vektori uzunligini belgilaydi. U 768 oʻlchamli Base ifodasidan farq qiladi va boshqa nazorat nuqtasi bilan mos umumiy fazo borligini tasdiqlamaydi. Model va tayyorlash qoidasini saqlangan indeks bilan bogʻlab qoʻying. Embedding nashri oʻzgarsa, korpus va soʻrov ifodalarini birgalikda tekshirish kerak.

#### Manbani oynaga sigʻdiring

Hujjatlashtirilgan ketma-ketlik uzunligi 512 token. Uzun qoʻllanmani bitta haddan tashqari katta kirish oʻrniga yaxlit boʻlimlarga ajrating. Shart yoki istisnoni oʻzi tegishli qoidaning yonida saqlang va olingan boʻlim mustaqil maʼno berishi uchun yetarli kontekstni qoʻshing. Qoʻshilgan soʻrov koʻrsatmasi ham kirish tokenlarini egallaydi; shu sabab model oynasi butun tayyorlangan kirishga tegishli.

Foydali parcha chegarasi sarlavha va bitta foydalanuvchi savoliga javob beradigan paragraflarni qamrab olishi mumkin. Natija toʻgʻri manbaga bogʻlanishi uchun asosiy hujjat identifikatori va versiyasini vektordan tashqarida saqlang. Solishtirish vazifasida topilishi kerak boʻlgan farqni yoʻqotadigan aloqasiz xulosalar bilan almashtirish oʻrniga haqiqiy solishtiriladigan matnlardan foydalaning.

#### Bahoni talqin qiling

Ishlab chiqaruvchi mutlaq oʻxshashlikni semantik tenglikning umumiy qoidasi deb qabul qilmaslikdan ogohlantiradi. Qidiruvda baholarning nisbiy tartibi asosiy oʻrinda; chegaraviy qiymatni vazifaning oʻz matn taqsimoti boʻyicha moslashtirish kerak. Javobi maʼlum savollar va javobi mavjud boʻlmagan savollar uchun nomzod parchalarni tekshiring. Bu qaytarilgan boʻlim faqat mavzuga oʻxshaydimi yoki kerakli maʼlumotni beradimi — aniqlashga yordam beradi.

bge-large-en-v1.5 inglizcha zich vektorlarni beradi. Alohida reranker nomzodlar tartibini aniqlashtirishi, alohida til modeli esa tanlangan parchalardan javob tuzishi mumkin. Bu nashrning foydali chiqishi — manba matniga bogʻlangan qidiriladigan ifoda; aynan Large v1.5 model tanlovi va kirishni tayyorlash usuli saqlanadi.

**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-large-en-v1.5`

[`baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&fmt=embeddings)

BAAI /`baai/bge-large-en-v1.5`

### Boshlash

BAAI bge-large-en-v1.5 qidiruv va semantik taqqoslash uchun 1024 o‘lchamli inglizcha matn vektorlarini hosil qiladi. Uning v1.5 tayyorlash usuli ixtiyoriy so‘rov ko‘rsatmasini qo‘llaydi; hujjatlashtirilgan ketma-ketlik uzunligi 512 token.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari

Matn · token\_ids

Natijalar

embedding

### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

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

Kirish

`text`, `token_ids`

Chiqish

`embedding`

Chiqish formati

json

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar baai/bge-large-en-v1.5 | Standart— |
| Maydon`input` | Tur`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 Shartlar: Bo‘sh bo‘lmagan, bir xil turdagi elementlardan iborat paket. Token ID lari manfiy bo‘lmagan butun sonlardir. Kirish budjeti: Eng ko‘p: 512 · Matn birligi: UTF8 baytlari · Token birligi: Tokenlar massivi elementlari | Standart— |
| Maydon`encoding_format` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar float | Standartfloat |
| Maydon`dimensions` | Tur`integer` | TalabQo‘llab-quvvatlanmaydi | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 | Standart— |
| Maydon`user` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Manba ushbu JSON metama’lumot maydoniga ruxsat beradi; uning ta’minotchi xizmatidagi aniq ma’nosi modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`session_id` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Manba ushbu JSON metama’lumot maydoniga ruxsat beradi; uning ta’minotchi xizmatidagi aniq ma’nosi modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`trace` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Manba ushbu JSON metama’lumot maydoniga ruxsat beradi; uning ta’minotchi xizmatidagi aniq ma’nosi modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: provider.options rad etildi | Standart— |

Kirish materiallari birikmalari

**text\_to\_embedding**

Usul parametrlari va hayot sikli

| Parametr | Parametr talablari |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json |
| Parametr`required` | Parametr talablarimodel, input |
| Parametr`input_shapes` | Parametr talablaristring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parametr`encoding_format` | Parametr talablarifloat |
| Parametr`dimensions_override` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`max_input_budget_units` | Parametr talablari512 |
| Parametr`multimodal_objects` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`material_types` | Parametr talablaritext, token\_ids |

Hayot sikli: `synchronous_json`

Har bir vektorning indeksi va o‘lchamini saqlang.

Model nomida multimodal deyilgani aynan shu yo‘nalishda rasm obyektlariga ruxsat borligini anglatmaydi.

### Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim

Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
| --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.00002** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/)

### So‘rov namunalari

#### Ailoot Ultra · Embeddinglar

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": "baai/bge-large-en-v1.5", "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='baai/bge-large-en-v1.5',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Natijalarni olish va saqlash

#### Ailoot Ultra · Embeddinglar

json

##### Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir vektorni indeksi bilan saqlang. Vektorlar soni kirish elementlari soniga teng bo‘lishi va o‘lchamlar bir xil bo‘lishi kerak.

##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

Embedding vazifalari uchun endpoint qo‘shilmaydi.

Javob maydonlari

| Maydon | Tur |
| --- | --- |
| Maydon`object` | Turstring |
| Maydon`model` | Turstring |
| Maydon`data[].index` | Turinteger |
| Maydon`data[].embedding` | Turfinite float\[\] |
| Maydon`usage` | Turobject |

Xatolar va keyingi qadamlar

| Javob | Shart | Keyingi qadam |
| --- | --- | --- |
| Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |

### Taxalluslar

#### Model taxalluslari

**Ailoot Ultra** [`baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&fmt=embeddings)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&fmt=embeddings)

FAQ · BAAI: bge-large-en-v1.5

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

`POST /v1/embeddings` · `baai/bge-large-en-v1.5`: `text`, `token_ids` → `embedding`

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

`POST /v1/embeddings` · `baai/bge-large-en-v1.5`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Qanday cheklovlar amal qiladi?

`POST /v1/embeddings` · `baai/bge-large-en-v1.5`: `input.budget.maximum`: `512` (UTF8 baytlari); `input.min_items`: `1`

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

## Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

## Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna

Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.

50% gacha promokod

Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.

Tarixdagi xarajatlar

Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

[Obuna tanlash](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/)

## API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi

Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.

Reseller litsenziyasi

Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.

Saytdagi hujjatlar

Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

[Reseller litsenziyasini so‘rash](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz)

## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli





Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi.





Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.





Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.