Perplexity: Embed V1 4B
Perplexity pplx-embed-v1-4B 32K kontekst bilan mustaqil matnni 2560 oʻlchamli qidiruv vektorlariga kodlaydi. U koʻrsatma prefiksini talab qilmaydi va bevosita normallashtirilmagan INT8 embedding’lar yaratadi; ular kosinus oʻxshashligi bilan solishtiriladi.
Model haqida
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
pplx-embed-v1-4B — Perplexity’ning v1 oilasidagi kattaroq mustaqil matn embedding nashri. U so‘rov yoki hujjatlarni semantik qidiruv va topish uchun 2560 o‘lchamli vektorlar sifatida ifodalaydi. Ishlab chiqaruvchi oilani diffuziyaga asoslangan davomiy dastlabki o‘qitish bilan Qwen3 ustida quradi va matn ifodasi uchun o‘rtacha poolingdan foydalanadi. Bu mustaqil enkoder hujjat bo‘laklarini atrofdagi kontekst yordamida ifodalaydigan pplx-embed-context-v1’dan farq qiladi.
Haqiqiy matnni bevosita embedding qiling
Model ko‘rsatma satri yoki query/passage prefiksini talab qilmaydi. Boshqa oiladan olingan rol qoidasini qo‘shish o‘rniga ifodalamoqchi bo‘lgan matnni tayyorlang. Qidiruv to‘plami manba hujjatlar, aniq yo‘naltirilgan parchalar yoki qisqa matn yozuvlarini saqlashi mumkin. Topilgan natija o‘qiladigan va kuzatib tekshiriladigan bo‘lib qolishi uchun har elementning asl ifodasi va identifikatorini vektor yonida saqlang.
Amaliy vazifa — texnik izoh shartlari haqidagi savol uchun shu izoh bo‘limini topish. Bo‘lim sarlavhasi, qoida va istisnoni birga saqlang. So‘rov ifodasi mustaqil embedding qilinadi, keyin tayyorlangan korpus ifodalari bilan taqqoslanadi. Keyingi RAG bosqichi manba materiali sifatida vektorning o‘zidan emas, qaytgan parcha matnidan foydalanadi.
Asl ifoda va taqqoslash
Ishlab chiqaruvchi asl embeddinglar normallanmagan va INT8 formatida kvantlanganini ochiq aytadi. Ularni kosinus o‘xshashligi bilan taqqoslang. Shu normallanmagan qiymatlar ustidagi xom skalyar ko‘paytma hujjatlashtirilgan kosinus taqqoslashiga teng emas. Shu sababli qidiruv indeksi chiqishni qanday saqlashi va taqqoslashini tanlashda ifoda turi va o‘xshashlik funksiyasini birga ko‘rish kerak.
Model kartasi ikkilik chiqishni ham hujjatlashtiradi va Matryoshka ifodasini qo‘llashni belgilaydi. Ikkilik komponentlar va ularni zichlab saqlash oddiy suzuvchi nuqtali massivlardan farq qiladi; indeks tanlangan ifodani talqin qilishi kerak. To‘liq embedding o‘lchami har kodlashdagi bayt sonini emas, ifoda komponentlarini tavsiflaydi. So‘rov va hujjat tomonlarida o‘lcham va chiqish turi izchil bo‘lsin.
Uzunlik va hujjat chegaralari
Modelning e’lon qilingan konteksti 32K. Bu ancha ko‘p matnni ifodalash imkonini beradi, lekin parcha o‘lchamini baribir qidiruv nimani qaytarishi kerakligiga qarab tanlash lozim. To‘liq bo‘lim ta’rif, shartlar va cheklovlarni saqlashi; aniq yo‘naltirilgan parcha bevosita ko‘rsatmaga olib borishi mumkin. Haddan katta materialning tashlangan oxiri hali ifodalangan deb taxmin qilish o‘rniga uni tanlangan kirish oynasiga mos tayyorlang.
Asosiy hujjat identifikatori va manba versiyasini vektordan tashqarida saqlang. Matn o‘zgarsa, tegishli korpus ifodasini yangilang va yangi manba bilan bog‘liqlikni saqlang. Bir nechta tilli to‘plamda faqat ko‘p tilli yorliqdan teng dolzarblikni chiqarish o‘rniga, haqiqiy savollar va nomzod parchalarni mo‘ljallangan tillar aralashmasida tekshiring.
Mustaqil va kontekstli nashrlar
v1-4B modeli har bir berilgan matnni mustaqil embedding qiladi. Batch’ga bir nechta satr qo‘shish uni alohida context-v1 bo‘lak enkoderiga aylantirmaydi. Atrofdagi hujjat har bo‘lak ifodasini shakllantirishi kerak bo‘lsa, bu vazifa kontekstli nashr va uning o‘z tayyorlash usuliga tegishli.
Kichikroq pplx-embed-v1-0.6B 1024 o‘lchamni, bu 4B nashri esa 2560 o‘lchamni qaytaradi. Hujjatlashtirilgan moslik yo‘li belgilanmaguncha ularning aniq identifikatsiyasi va indeks ifodalarini alohida saqlang. Bu yerdagi foydali natija — qidiruv vazifasi uchun kosinus taqqoslashi va tanlangan kvantlangan ifodasi qayd etilgan mustaqil so‘rov yoki manba matni vektori.
Ailoot Ultra · Embeddinglar POST /v1/embeddings perplexity/pplx-embed-v1-4b
perplexity/pplx-embed-v1-4bBoshlash
Perplexity pplx-embed-v1-4B 32K kontekst bilan mustaqil matnni 2560 oʻlchamli qidiruv vektorlariga kodlaydi. U koʻrsatma prefiksini talab qilmaydi va bevosita normallashtirilmagan INT8 embedding’lar yaratadi; ular kosinus oʻxshashligi bilan solishtiriladi.
- 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-v1-4b | 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 $0.00006 / 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-v1-4b", "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-v1-4b',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-v1-4b
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
FAQ · Perplexity: Embed V1 4B
- Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?
POST /v1/embeddings·perplexity/pplx-embed-v1-4b:text,token_ids→embedding- So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?
POST /v1/embeddings·perplexity/pplx-embed-v1-4b:model,input,encoding_format,provider- Qanday cheklovlar amal qiladi?
POST /v1/embeddings·perplexity/pplx-embed-v1-4b:ctx:32000;input.budget.maximum:32000(UTF8 baytlari);input.min_items:1