NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)

{"about":"### Bilimlar bazasidan maʼno bo‘yicha qidiruv\n\nNemotron 3.5 Embed 8B — so‘rov va hujjatlarni embeddinglarga aylantiruvchi NVIDIA modeli. Bu sonli ifodalar savol shakli manbadagi so‘zlardan farq qilganda matnlarni mazmuniga ko‘ra solishtirishga yordam beradi. Model korporativ bilimlar bazasi, maʼlumot xizmati va javob tayyorlashdan avval hujjat tanlaydigan ilovaning qidiruv qatlamiga mos.\n\nAsl NVIDIA modeli matn va hujjat tasvirlarini yagona ifodalar makonida birlashtiradi; 3.5 avlodi sahifalarning vizual mazmuni bo‘yicha qidirishni qo‘shadi. Bu Ailoot kartochkasida uning matnli jarayoni ishlatiladi: kirishda matn, chiqishda vektor.\n\nAilootʼda embeddings orqali matnli kirish va vektorli chiqish mavjud. Ilova asl material ifodasini olib, uni indeksdagi yaqin yozuvlarni izlash uchun ishlatadi. Izohli, izchil javob kerak bo‘lsa, topilgan matnlarni foydalanuvchi savoli bilan birga alohida generatsiya modeliga berish mumkin.\n\n### 8B versiyasining farqi\n\nMatn kodlash asosida Nemotron 3 Embed 8B yotadi. 3.5 avlodini yaratishda NVIDIA bu matn qismi va embeddinglar makonini saqlab, asl modelni qo‘shimcha imkoniyatlar bilan kengaytirgan. Eʼlon qilingan kartochkada token ifodalarini o‘rtachalash va L2-normalizatsiya orqali olingan 4096 qiymatli chiqish tavsiflangan. Vektor indeksi tayyorlanganda uning o‘lchami usulning haqiqiy javobiga moslashtirilishi kerak.\n\nMatnli qidiruv 34 tilda, jumladan rus tilida baholangan. Bu ko‘p tilli yo‘riqnoma va maʼlumotnomalar uchun modelni umumiy qidiruv qatlami sifatida ko‘rishga imkon beradi. Tanlash natijasi baza tarkibi, hujjatlarni bo‘lish va foydalanuvchilarga xos savollarga bog‘liq; uni o‘z sohangiz materiallarida tekshirish foydali.\n\n### Ish jarayoni\n\n1. Asl hujjatlarni har biri tugallangan javob yoki izohni qamraydigan parchalarga bo‘ling.\n2. Embeddinglarni olib, matn, sarlavha va manba havolasi bilan birga saqlang.\n3. Foydalanuvchi savolini ayni modelda aylantirib, yaqin yozuvlarni toping.\n4. Topilgan parchalarni ko‘rsating yoki manbalarga asoslangan javob tayyorlash uchun RAGʼda ishlating.\n\n### Kirish hajmi\n\nBu variant uchun Ailoot matnli kontekst va 32768 tokenli kirish chegarasini ko‘rsatadi. Uzun hujjat parchalarini asl materialga umumiy havolasi bor mustaqil yozuvlar sifatida saqlash mumkin. Modelning mavjud natijasi — ilova keyingi ishlovda foydalanadigan matn embeddingidir.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"NVIDIA","canonical_model":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","ctx":32768,"formats":["embeddings"],"id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","input":["text"],"kind":"embedding","max_out":0,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":32768,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"embeddings","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Эмбеддинги","max_out":0,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["embedding"],"path":"/v1/embeddings","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":null,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":null,"varies":false},"public_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","short":"Hujjatlar bo‘yicha maʼnoviy qidiruv va RAG yaratish uchun NVIDIAʼning ko‘p tilli matn embeddinglari."}