BAAI: bge-m3
BAAI BGE-M3 100 dan ortiq tilda zich, siyrak leksik va koʻp vektorli qidiruvni qoʻllaydi. Uning zich chiqishi 1024 oʻlchamga ega, 8192 tokenli oynasi esa majburiy soʻrov koʻrsatmasisiz jumlalardan tortib uzunroq hujjatlargacha sigʻdiradi.
Model haqida
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
BGE-M3 — uch turdagi ko‘p qirralilikka mo‘ljallangan BAAI’ning ko‘p tilli qidiruv modeli: bir nechta qidiruv funksiyasi, bir nechta til va turli kirish uzunliklari. Ishlab chiqaruvchi yuzdan ortiq til va 8192 tokengacha kirishni qo‘llashni hujjatlashtiradi. Yagona model zich vektorlar, siyrak leksik vaznlar va ko‘p vektorli ifodalarni berishi mumkin; shu bois qidiruv dizayni bir nechta dalil turini tanlashi yoki birlashtirishi mumkin.
Qidiruv uchun uch ifoda
Zich rejim matnni bitta 1024 o‘lchamli vektorga o‘tkazadi. U so‘rov va parcha ifodalagan ma’noni taqqoslashni qo‘llab-quvvatlaydi. Siyrak rejim leksik moslashtirish uchun matnda bor tokenlarga vazn beradi. Ko‘p vektorli rejim matnni bir nechta vektor bilan ifodalaydi va so‘rov hamda hujjatni maydaroq darajada taqqoslash uchun ColBERT uslubidagi o‘zaro ta’sirdan foydalanadi.
Bu chiqishlarning qidiruv indeksidagi rollari turlicha. Zich vektor parcha uchun bitta ifoda beradi; siyrak token-vazn xaritasi leksik signallarni saqlaydi; bir nechta vektor boshqa taqqoslash tuzilmasini beradi. Ishlab chiqaruvchi misollari tanlangan ifodalarni qaytarish va matn juftlari uchun ball hisoblashni ko‘rsatadi. Tanlangan ifoda va baholash usulini qidiruv vazifasining ongli belgilangan qismi deb ko‘ring.
Ko‘p tilli matn va kirishni tayyorlash
BGE-M3 oldingi BGE modellarida ishlatilgan qidiruv ko‘rsatmasini qo‘shishni talab qilmaydi. So‘rov va haqiqiy manba parchalarini bevosita tayyorlang. Ko‘p tilli bilimlar to‘plami har parchani asl tilida, hujjat identifikatori va locale qiymati bilan saqlashi mumkin. Natijalarni tekshirishda mo‘ljallangan tillar aralashmasidan haqiqiy foydalanuvchi savollarini oling.
Amaliy vazifa — bir nechta tilda saqlangan siyosat izohlari, mahsulot yordami yoki texnik hujjatlarni qidirish. Savol uchun muhim nomlar, model raqamlari va atamalarni saqlang. Leksik ifoda shu atamalar bo‘yicha moslikni saqlashga, zich ifoda esa semantik dalil berishga yordam berishi mumkin. Topilgan parcha o‘quvchi tekshira oladigan matn va manba joyini o‘z ichiga olishi kerak.
Uzunroq hujjatlar va bo‘laklash darajasi
8192 tokenli kirish oynasi modelga qisqa gaplardan uzunroq hujjatlargacha materialni ifodalash imkonini beradi. Bo‘laklash darajasini qidiruv qaytarishi kerak bo‘lgan javobga qarab tanlang. To‘liq bo‘lim ta’rif va uning istisnolarini saqlashi, kichikroq parcha esa muayyan ko‘rsatmani topishni osonlashtirishi mumkin. Uzun oyna shu tanlovlarga imkon beradi, lekin vektor baribir haqiqatan kodlangan materialga bog‘liq qoladi.
Har parchani asosiy hujjat va versiyasiga bog‘lang. Uzun hisobotda tegishli son yoki xulosaning sarlavhasi va atrofidagi izohni saqlang. Dalil hujjat ichida bo‘lsa, faqat qidiruv natijasi sarlavhasiga tayanmang. Manba o‘zgarsa, tegishli qidiruv ifodalarini yangilash uchun yetarli metama’lumotni saqlang.
Gibrid ballar va keyingi foydalanish
Ishlab chiqaruvchi gibrid qidiruvdan so‘ng alohida qayta reytinglash bosqichini tavsiya qiladi. Misollar zich, siyrak va ko‘p vektorli ballarni hisoblab, vaznlangan birikmalar tuzadi. Birikmani to‘plam savollari va lug‘atiga qarab tanlang; misolda berilgan vazn har korpus uchun universal sozlama emas.
Foydali natija — manba parchalari mavjud qolgan, ifoda va reyting usuli qayd etilgan nomzodlar to‘plami. Alohida qayta reytinglovchi model shu to‘plamni aniqlashtirishi, alohida matn yaratish bosqichi esa parcha mazmunidan foydalanishi mumkin. BGE-M3’ning siyrak va ko‘p vektorli imkoniyatlari ishlab chiqaruvchi modelining rejimlaridir; zich embedding, leksik chiqish va juftlik balli o‘zaro almashtiriladigan massivlar emas, turli artefaktlardir.
Ailoot Ultra · Embeddinglar POST /v1/embeddings baai/bge-m3
baai/bge-m3Boshlash
BAAI BGE-M3 100 dan ortiq tilda zich, siyrak leksik va koʻp vektorli qidiruvni qoʻllaydi. Uning zich chiqishi 1024 oʻlchamga ega, 8192 tokenli oynasi esa majburiy soʻrov koʻrsatmasisiz jumlalardan tortib uzunroq hujjatlargacha sigʻdiradi.
- 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- Kontekst
- 8 194 tokens
- Chiqish formati
- json
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar baai/bge-m3 | Standart— |
Maydoninput | Turstring|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: 8 194 · Matn birligi: UTF8 baytlari · Token birligi: Tokenlar massivi elementlari | Standart— |
Maydonencoding_format | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar float | Standartfloat |
Maydondimensions | Turinteger | TalabQo‘llab-quvvatlanmaydi | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 | Standart— |
Maydonuser | Turjson_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— |
Maydonsession_id | Turjson_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— |
Maydontrace | Turjson_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— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: provider.options rad etildi | Standart— |
Kirish materiallari birikmalari
text_to_embedding
Usul parametrlari va hayot sikli
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, input |
Parametrinput_shapes | Parametr talablaristring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parametrencoding_format | Parametr talablarifloat |
Parametrdimensions_override | Parametr talablarifalse |
Parametrmax_input_budget_units | Parametr talablari8194 |
Parametrmultimodal_objects | Parametr talablarifalse |
Parametrmaterial_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
- Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
- Flex rejimi
- Standart tarif flex rejimi tanlanganda
- Maksimal fikrlash darajasi
- Standart tarif 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 $0.00004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · Embeddinglar
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "baai/bge-m3", "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='baai/bge-m3',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 |
|---|---|
Maydonobject | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydondata[].index | Turinteger |
Maydondata[].embedding | Turfinite float[] |
Maydonusage | 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-m3
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
FAQ · BAAI: bge-m3
- Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?
POST /v1/embeddings·baai/bge-m3:text,token_ids→embedding- So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?
POST /v1/embeddings·baai/bge-m3:model,input,encoding_format,provider- Qanday cheklovlar amal qiladi?
POST /v1/embeddings·baai/bge-m3:ctx:8194;input.budget.maximum:8194(UTF8 baytlari);input.min_items:1