Source: https://ailoot.ai/models/uz/intfloat-multilingual-e5-large/
Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/intfloat-multilingual-e5-large/
Language: uz

# Intfloat: Multilingual-E5-Large

[Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/intfloat-multilingual-e5-large/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/intfloat-multilingual-e5-large/facts.json)

## [Intfloat: Multilingual-E5-Large](https://ailoot.ai/models/uz/intfloat-multilingual-e5-large/)

intfloat Multilingual-E5-Large ko‘p tilli matnni 24 qatlamli model yordamida 1024 o‘lchamli vektorlarga kodlaydi. U XLM-R’ning yuz tillik qamrovini qo‘llaydi, har bir til uchun inglizcha query/passage prefikslaridan foydalanadi va kirishni 512 tokenda kesadi.

- [**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/uz/intfloat-multilingual-e5-large/#method-0)

Model haqida

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

Multilingual-E5-Large — intfloat’ning yigirma to‘rt qatlamli, 1024 o‘lchamli chiqishga ega ko‘p tilli zich matn embedding modeli. U XLM-RoBERTa Large asosida boshlang‘ich holatga keltirilgan va ko‘p tilli ma’lumotlarda yana o‘qitilgan. Model kartasi XLM-R’ning yuz tillik qamrovini qo‘llashni tavsiflaydi, shu bilan birga resursi kam tillarda natija zaifroq ekanini qayd etadi. Uning vektorlari matnni qidirib topish, semantik taqqoslash va raqamli xususiyatlar vazifalari uchun ifodalaydi.

#### Har bir tilda kirish rolini saqlang

O‘qitilgan prefikslar “query:” va “passage:”, jumladan inglizcha bo‘lmagan matn uchun ham. Qidiruv so‘rovi va korpusdagi parchalari tegishli rollardan foydalanadi. Prefikslar aynan shu inglizcha satrlar bo‘lib qoladi, manba ifodasi esa o‘z tilini saqlaydi. Simmetrik semantik o‘xshashlik, qayta ifodalarni qidirish, ikki tilli matn juftlarini ajratish yoki xususiyat sifatida foydalanish uchun ishlab chiqaruvchi “query:”ni tavsiya qiladi.

Amaliy to‘plam bir nechta qo‘llanadigan tildagi hujjatlarni saqlashi mumkin. Har parchaning tili, asl matni va manba joylashuvini vektori bilan saqlang. Bitta inglizcha sinov butun to‘plamni ifodalaydi deb taxmin qilish o‘rniga, auditoriyaning haqiqiy qidiruv savollarini tayyorlang. O‘quvchi mazmunni baholay olishi uchun chiqish haqiqiy parcha va kontekstini qaytarishi kerak.

Ko‘p tilli moslashtirish vazifasida taqqoslash maqsadini aniq saqlang. Nomzod tarjimalar jufti va tasdiqlovchi parcha izlayotgan so‘rov turlicha tayyorgarlikdir. Modelning rol prefiksi bo‘yicha yo‘riqnomasi shu vazifalar uchun aniq qoida beradi; prefiksni tashlash hujjatlashtirilgan teng usul emas, chunki o‘qitishda ishlatilgan kirish andozasini o‘zgartiradi.

#### Pooling va vektorlarni taqqoslash

Ishlab chiqaruvchi misoli to‘ldiruvchi tokenlarni chiqarib tashlash uchun diqqat niqobidan foydalanib token ifodalarining o‘rtachasini oladi, so‘ng vektorni normallaydi. Normallangan skalyar ko‘paytmalar kosinus o‘xshashligini beradi. 1024 o‘lchamli massiv bitta tayyorlangan matnni ifodalaydi. Keyingi so‘rovlar mos ifodadan foydalanishi uchun saqlangan vektorlar bilan aynan model va tayyorlash usulini ham saqlang.

Bu vektorlar keyingi klasterlash yoki tasniflash bosqichi uchun nomzodlar reytingi yoki xususiyatlarni berishi mumkin. Ular manbani tarjima qilmaydi va javob tuzmaydi. Qidiruv natijasi o‘quvchi yoki keyingi RAG yaratish bosqichini qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lsa, asosdagi parcha matnini qaytaring.

#### O‘qitish va tillar qamrovi

Model kartasi zaif nazoratli kontrastiv dastlabki o‘qitish va undan keyingi nazoratli nozik sozlashni hujjatlashtiradi. Ko‘p tilli tayyorgarlikka sarlavha–parcha juftlari, suhbat juftlari va tarjima juftlari kabi materiallar kiradi; keyingi bosqichni yorliqli qidiruv va tilni tushunish ma’lumotlari ta’minlaydi. Bu mo‘ljallangan matn ifodalash vazifalarini tushuntiradi, ammo har bir tilda teng natijani isbotlamaydi.

Ishlab chiqaruvchi resursi kam tillarda sifat pasayishini cheklov sifatida ochiq belgilaydi. To‘plamdagi haqiqiy tillar va ifodalarni, jumladan qisqartmalar, nomlar va maxsus lug‘atni tekshiring. Ko‘p tilli yorlig‘i foydali qamrov tavsifi; qaytgan matn dolzarbligi baribir auditoriya va vazifa uchun tekshirilishi kerak.

#### Uzunlik va foydali natijalar

Uzun kirish ko‘pi bilan 512 tokengacha kesiladi. Uzun hujjatni rol prefiksi va tegishli sarlavhalar kiritilgan izchil parchalarga tayyorlang. Ta’riflar, shartlar va cheklovlarni ular ta’sir qiladigan bayonot yonida saqlang; asosiy hujjat identifikatori va manba versiyasini vektordan tashqarida saqlang.

Ishlab chiqaruvchi mutlaq qiymatni universal ishonch o‘lchovi deb bilish o‘rniga, kosinus ballarining nisbiy tartibiga e’tibor qaratishni tavsiya qiladi. Foydali natija — nomzod parchalar to‘plami, taqqoslanadigan matn ifodalari yoki dastlabki yozuvlariga bog‘langan xususiyatlar. Boshqa model ham 1024 qiymat qaytarsa-da, aynan bu model faqat inglizcha E5 v2 checkpointlari va ko‘rsatmaga moslab sozlangan E5 variantlaridan alohida qoladi.

**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `intfloat/multilingual-e5-large`

[`intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&route=Ultra&caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&fmt=embeddings)

Intfloat /`intfloat/multilingual-e5-large`

### Boshlash

intfloat Multilingual-E5-Large ko‘p tilli matnni 24 qatlamli model yordamida 1024 o‘lchamli vektorlarga kodlaydi. U XLM-R’ning yuz tillik qamrovini qo‘llaydi, har bir til uchun inglizcha query/passage prefikslaridan foydalanadi va kirishni 512 tokenda kesadi.

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

512 tokens

Chiqish formati

json

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar intfloat/multilingual-e5-large | 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

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 **$0.00002** / 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": "intfloat/multilingual-e5-large", "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='intfloat/multilingual-e5-large',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** [`intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&route=Ultra&caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&fmt=embeddings)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`intfloat/multilingual-e5-large`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&route=Ultra&caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&fmt=embeddings)

FAQ · Intfloat: Multilingual-E5-Large

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

`POST /v1/embeddings` · `intfloat/multilingual-e5-large`: `text`, `token_ids` → `embedding`

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

`POST /v1/embeddings` · `intfloat/multilingual-e5-large`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Qanday cheklovlar amal qiladi?

`POST /v1/embeddings` · `intfloat/multilingual-e5-large`: `ctx`: `512`; `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.