Perplexity: Embed V1 0.6B
Perplexity pplx-embed-v1-0.6B ko‘p tilli matnni mustaqil qidirish uchun 1024 o‘lchamli embeddinglar hosil qiladi. Uning 32K konteksti, matnni bevosita tayyorlash va asl INT8 yoki ikkilik ifodalari v1 oilasidagi kichikroq indeks profilini belgilaydi.
Model haqida
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
pplx-embed-v1-0.6B — Perplexity’ning v1 oilasidagi kichikroq mustaqil embedding modeli. U so‘rov yoki hujjat matnini qidiruv va semantik topish uchun 1024 o‘lchamli ifodaga aylantiradi. Ishlab chiqaruvchi diffuziyaga asoslangan davomiy dastlabki o‘qitish orqali moslashtirilgan, o‘rtacha pooling va 32K kontekstga ega Qwen3 asosidagi oilani tavsiflaydi. Model berilgan matnni majburiy ko‘rsatma prefiksisiz bevosita kodlaydi.
Mustaqil yozuvni tayyorlang
Foydali to‘plam mahsulot izohlari, bilim bazasi bo‘limlari yoki qisqa tadqiqot qaydlarini saqlashi mumkin. Qidiruv qaytarganda tushunish uchun har matnga yetarli manba kontekstini bering: sarlavha, izlanayotgan bayonot va ma’nosini o‘zgartiradigan shart. Asl matn va yozuv identifikatorini hosil bo‘lgan embedding yonida saqlang.
Qaydlarni qidirish vazifasida jarayonda nima o‘zgargani haqidagi savol shu o‘zgarishni tavsiflovchi qaydni topishi kerak. Haqiqiy savolni embedding qiling va tayyorlangan korpus yozuvlari bilan taqqoslang. Boshqa model oilasining query/passage ko‘rsatmasini odatda qo‘shmang; bevosita matn bu model uchun ishlab chiqaruvchi hujjatlashtirgan tayyorlash usulidir.
Kvantlangan vektorlar va kosinus taqqoslashi
Asl ifoda — normallanmagan INT8 embedding. Perplexity taqqoslash uchun kosinus o‘xshashligini ochiq tavsiya qiladi. Normallanmagan chiqishdagi xom skalyar ko‘paytma balli taqqoslashni o‘zgartiradi, chunki vektor kattaligi unga hissa qo‘shadi. Tanlangan ifoda va metrikani birga talqin qila oladigan qidiruv indeksi hamda baholash yo‘lini tanlang.
Ikkilik ifoda ham hujjatlashtirilgan; model jadvali Matryoshka qo‘llanishini belgilaydi. Bu ifoda variantlari indeks saqlashga tegishli bo‘lishi mumkin, lekin komponentlari va zichlangan baytlari to‘g‘ri talqin qilinishi kerak. To‘liq 1024 o‘lchamli chiqish 2560 o‘lchamli 4B modelidan farq qiladi. Model hajmi yoki chiqish ifodasi o‘zgarishini avtomatik umumiy makon deb bilmasdan, so‘rov va korpus tomonlarida tekshirish kerak.
Kontekstdan ongli foydalaning
Ishlab chiqaruvchining kontekst spetsifikatsiyasi 32K. Uzun qayd yoki hujjat bo‘limi qisqa oynali enkoderdan ko‘ra ko‘proq atrofdagi izohni sig‘dirishi mumkin, lekin qidiruv birligi baribir aniq maqsadga ega bo‘lishi kerak. Natija to‘liq bo‘limni yoki javob bor aniq yo‘naltirilgan parchani qaytarishini tanlang. Ta’rif va istisnolarni ular aniqlik kiritadigan bayonot bilan saqlang.
Kattaroq manba materialida asosiy hujjat identifikatori va versiyasini vektordan tashqarida saqlang. Bu qidiruv natijasini manbaga olib borish va o‘zgargan matn bilan tegishli ifodani almashtirish imkonini beradi. Mo‘ljallangan tillar aralashmasida haqiqiy savollar uchun nomzod natijalarni tekshiring; parcha shunchaki o‘xshash mavzuni muhokama qilish emas, so‘ralgan ma’lumotni berishini tasdiqlang.
Mustaqil va kontekstli qayta ishlashni ajrating
Model kartasi bu mustaqil enkoderni pplx-embed-context-v1-0.6B’dan ajratadi. Kontekstli model bo‘lak ifodalari uchun atrofdagi hujjatdan foydalanadi; oddiy v1 modeli har berilgan matnni o‘zicha ifodalaydi. Mustaqil satrlar ro‘yxati kontekstli bo‘lak qayta ishlanishi yuz berganini isbotlamaydi.
Foydali chiqish — tanlangan INT8 yoki ikkilik format va kosinus taqqoslashi qayd etilgan, haqiqiy manba matniga bog‘langan korpus ifodasi yoki so‘rov vektori. Keyingi reyting yoki RAG javob bosqichi topilgan matnni alohida artefakt sifatida ishlatadi. Bu profil 4B yoki context-v1 modellariga emas, aynan 0.6B mustaqil nashriga tegishli.
Ailoot Ultra · Embeddinglar POST /v1/embeddings perplexity/pplx-embed-v1-0.6b
perplexity/pplx-embed-v1-0.6bBoshlash
Perplexity pplx-embed-v1-0.6B ko‘p tilli matnni mustaqil qidirish uchun 1024 o‘lchamli embeddinglar hosil qiladi. Uning 32K konteksti, matnni bevosita tayyorlash va asl INT8 yoki ikkilik ifodalari v1 oilasidagi kichikroq indeks profilini belgilaydi.
- 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
- 32 000 tokens
- Chiqish formati
- json
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar perplexity/pplx-embed-v1-0.6b | 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: 32 000 · 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 talablari32000 |
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 $0.000008 / 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": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b", "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='perplexity/pplx-embed-v1-0.6b',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 perplexity/pplx-embed-v1-0.6b
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
FAQ · Perplexity: Embed V1 0.6B
- Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?
POST /v1/embeddings·perplexity/pplx-embed-v1-0.6b:text,token_ids→embedding- So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?
POST /v1/embeddings·perplexity/pplx-embed-v1-0.6b:model,input,encoding_format,provider- Qanday cheklovlar amal qiladi?
POST /v1/embeddings·perplexity/pplx-embed-v1-0.6b:ctx:32000;input.budget.maximum:32000(UTF8 baytlari);input.min_items:1