Source: https://ailoot.ai/models/uz/thenlper-gte-base/
Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/thenlper-gte-base/
Language: uz

# Thenlper: GTE-Base

[Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/thenlper-gte-base/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/thenlper-gte-base/facts.json)

## [Thenlper: GTE-Base](https://ailoot.ai/models/uz/thenlper-gte-base/)

Alibaba DAMO Academy GTE-base inglizcha matnni qidiruv va semantik o‘xshashlik uchun 768 o‘lchamli vektorlarga embedding qiladi. Aynan model o‘rtacha poolingdan foydalanadi, 512 tokengacha ketma-ketliklarni qo‘llaydi va ixtiyoriy normallash bilan kosinus uslubidagi taqqoslashni hujjatlashtiradi.

- [**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/uz/thenlper-gte-base/#method-0)

Model haqida

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

GTE-base — Alibaba DAMO Academy o‘qitgan base hajmidagi General Text Embeddings modeli. Bu inglizcha matn enkoderi asosan BERT tuzilmasiga tayanadi va 768 o‘lchamli zich vektorlar hosil qiladi. O‘qitishda turli sohalardagi dolzarblik juftlarining katta korpusi ishlatiladi; ma’lumot qidirish, semantik matn o‘xshashligi va embeddingga asoslangan matnni qayta reytinglash bildirilgan qo‘llanishlar orasida.

#### Inglizcha so‘rovlar va parchalarni tayyorlang

Ma’lumot ehtiyoji va qidiriladigan material uchun o‘qiladigan inglizcha matndan foydalaning. Masalan, yeyilgan qismni almashtirish haqidagi so‘rovni almashtirish mezonlari, tekshiruv qadamlari va buyurtma ko‘rsatmalarini tavsiflovchi qisqa texnik xizmat bo‘limlari bilan taqqoslash mumkin. Qism nomi va shu bo‘limlarni farqlaydigan shartlarni saqlang.

E’lon qilingan misol savollar va nomzod matnni qo‘shimcha vazifa ko‘rsatmasisiz bevosita kodlaydi. To‘plam va keyingi so‘rovlarda shu tayyorlash izchil bo‘lsin. Reytinglangan natija ifodalangan ma’lumotni ko‘rsata olishi uchun asl parcha va identifikatorini vektor yonida saqlang.

#### O‘rtacha pooling va taqqoslash

Rasmiy usul diqqat niqobi bilan model token ifodalarining o‘rtachasini olib, to‘ldiruvchi pozitsiyalar natijaga qo‘shilishining oldini oladi. Keyin ixtiyoriy L2 normallashni ko‘rsatadi va normallangan vektorlarni skalyar ko‘paytma orqali taqqoslaydi. Alohida misol kosinus o‘xshashligidan foydalanadi.

Indekslash va qidiruv uchun izchil normallash hamda taqqoslash sozlamasini tanlang va saqlang. Chiqish 768 raqamli komponentni saqlaydi, yaratilgan javobni emas. Nomzodlarni qayta reytinglash bosqichida parchalarni bir xil model bilan kodlang va so‘rovga o‘xshashligiga qarab tartiblang. Bu model har so‘rov–parcha juftini cross-encoder sifatida birgalikda o‘qiydi degan da’vo emas, embeddingga asoslangan taqqoslash bo‘lib qoladi.

#### Ingliz tili doirasi va 512 tokenli kirishlar

Aynan karta modelni inglizcha matn bilan cheklaydi va uzun kirishlar ko‘pi bilan 512 tokengacha kesilishini aytadi. Shuning uchun uzun qo‘llanma indekslashdan oldin mazmunli bo‘limlarga aylanishi kerak. Parchani talqin qilish uchun kerak bo‘lsa, ogohlantirish, istisno yoki shart va cheklovni ular aniqlik kiritadigan qoida bilan saqlang.

Texnik xizmat oraliqlari haqidagi so‘rovda oraliq va ish shartini saqlaydigan bo‘lim faqat son bor bo‘lakdan foydaliroq. Ko‘rsatmani aniqlashtirsa sarlavha yoki uskuna identifikatsiyasini saqlang. Ko‘rinadigan so‘zlar soniga tayanish o‘rniga tokenizer uzunligini tekshiring.

#### Ball ortidagi manba parchalaridan foydalaning

Qidiruv indekslangan to‘plamdan nomzodlarni qaytaradi. Eng yuqori parchalarni aynan vazifa bo‘yicha tekshiring va RAG javob yozish bosqichiga berishda manba joylarini saqlang. Bog‘liq parcha almashtirishga ruxsat bermasdan tekshiruvni muhokama qilishi mumkin; shu farq manba materialida ko‘rinib qolishi kerak.

GTE-base 1024 o‘lchamli vektorlar beradigan GTE-large’dan va keyingi ko‘p tilli yoki kengaytirilgan kontekstli GTE nashrlaridan farq qiladi. E’lon qilingan model identifikatsiyasi ingliz tili doirasi, 768 komponentli ifoda va 512 token chegarasini belgilaydi. Qidiruv to‘plamini baholashda aynan shu profilni namunaviy so‘rovlar va manba yozuvlari bilan ishlating.

**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `thenlper/gte-base`

[`thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=thenlper%2Fgte-base&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-base&fmt=embeddings)

Thenlper /`thenlper/gte-base`

### Boshlash

Alibaba DAMO Academy GTE-base inglizcha matnni qidiruv va semantik o‘xshashlik uchun 768 o‘lchamli vektorlarga embedding qiladi. Aynan model o‘rtacha poolingdan foydalanadi, 512 tokengacha ketma-ketliklarni qo‘llaydi va ixtiyoriy normallash bilan kosinus uslubidagi taqqoslashni hujjatlashtiradi.

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`

Chiqish formati

json

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar thenlper/gte-base | 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

Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Ko‘rsatilmagan 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 **$0.00001** / 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": "thenlper/gte-base", "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='thenlper/gte-base',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** [`thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=thenlper%2Fgte-base&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-base&fmt=embeddings)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=thenlper%2Fgte-base&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-base&fmt=embeddings)

FAQ · Thenlper: GTE-Base

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-base`: `text`, `token_ids` → `embedding`

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-base`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Qanday cheklovlar amal qiladi?

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-base`: `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.