Source: https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-large-en-v1-5/ Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-large-en-v1-5/ Language: vi # BAAI: bge-large-en-v1.5 [Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-large-en-v1-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-large-en-v1-5/facts.json) ## [BAAI: bge-large-en-v1.5](https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-large-en-v1-5/) BAAI bge-large-en-v1.5 tạo vector văn bản tiếng Anh 1024 chiều để truy xuất và so sánh ngữ nghĩa. Cách chuẩn bị v1.5 hỗ trợ chỉ dẫn truy vấn tùy chọn, với độ dài chuỗi 512 token được tài liệu quy định. - [**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-large-en-v1-5/#method-0) Về mô hình Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn. bge-large-en-v1.5 là phiên bản nhúng dày đặc tiếng Anh cỡ Large của BAAI. Mô hình ánh xạ văn bản thành vector 1024 chiều để truy xuất đoạn văn và so sánh ngữ nghĩa. Phiên bản 1.5 là cập nhật của nhà sản xuất nhằm tạo phân bố độ tương đồng hữu ích hơn và cải thiện truy xuất không cần chỉ dẫn. Large vẫn là checkpoint riêng, khác Base, Small, các phiên bản tiếng Trung và mô hình BGE-M3 đa ngôn ngữ. #### Thiết lập truy xuất đoạn văn Với truy vấn tìm kiếm ngắn trên tài liệu dài hơn, nhà sản xuất khuyến nghị chỉ dẫn truy vấn “Represent this sentence for searching relevant passages:”. Thêm chỉ dẫn ở phía truy vấn; các đoạn trong kho ngữ liệu giữ văn bản nguồn mà không kèm chỉ dẫn. Với mục đích khác, văn bản trực tiếp là đủ. BAAI cũng mô tả truy xuất không dùng tiền tố ở v1.5 và khuyến nghị chọn cách chuẩn bị tốt nhất cho tác vụ thực tế. Một bộ tri thức thực tế có thể lập chỉ mục các phần của tài liệu kỹ thuật tiếng Anh. Câu hỏi về thiết lập thay đổi định dạng đầu ra nên trả về phần giải thích thiết lập và điều kiện của nó. Giữ tiêu đề, giải thích liên quan và vị trí nguồn với từng đoạn. Mô hình cung cấp biểu diễn số; văn bản nguồn trả về là phần người đọc hoặc giai đoạn RAG sau sử dụng. #### Biểu diễn và đối sánh Ví dụ mã hóa trực tiếp của nhà sản xuất dùng trạng thái ẩn cuối của token CLS đầu tiên làm biểu diễn nhúng gộp, rồi chuẩn hóa vector. Tích vô hướng giữa các vector chuẩn hóa cho độ tương đồng cosin. Vì vậy có thể chuẩn bị mỗi đoạn một lần, lưu để so sánh với vector truy vấn đến; tài liệu nguồn thay đổi sẽ nhận biểu diễn cập nhật. 1024 chiều xác định độ dài vector đầu ra. Chúng khác biểu diễn Base 768 chiều và không xác lập một không gian chung tương thích với checkpoint khác. Gắn mô hình và quy ước chuẩn bị với chỉ mục đã lưu. Thay phiên bản nhúng đòi hỏi kiểm tra cùng lúc biểu diễn kho ngữ liệu và truy vấn. #### Đưa nguồn vừa cửa sổ Độ dài chuỗi được tài liệu ghi là 512 token. Chuẩn bị tài liệu dài thành các phần thống nhất thay vì một đầu vào quá lớn. Giữ điều kiện hoặc ngoại lệ bên cạnh quy tắc mà nó bổ sung, đồng thời thêm đủ ngữ cảnh để phần được truy xuất tự nó vẫn có nghĩa. Chỉ dẫn truy vấn thêm vào cũng chiếm token đầu vào, nên cửa sổ mô hình tính toàn bộ đầu vào đã chuẩn bị. Ranh giới đoạn hữu ích có thể gồm tiêu đề và các đoạn trả lời một câu hỏi người dùng. Giữ mã định danh cùng phiên bản tài liệu mẹ ngoài vector để truy ngược kết quả đến đúng nguồn. Với tác vụ so sánh, dùng văn bản thực tế cần so sánh thay vì thay bằng tóm tắt không liên quan làm mất sự khác biệt cần tìm. #### Diễn giải điểm số Nhà sản xuất cảnh báo không coi mức tương đồng tuyệt đối là quy tắc phổ quát cho tương đương ngữ nghĩa. Thứ tự điểm tương đối là trọng tâm của truy xuất, còn ngưỡng nên hiệu chỉnh theo phân bố văn bản của chính tác vụ. Kiểm tra đoạn ứng viên với câu hỏi có đáp án đã biết và câu hỏi không có đáp án trong tài liệu. Nhờ đó thấy phần trả về có cung cấp thông tin yêu cầu hay chỉ giống chủ đề. bge-large-en-v1.5 cung cấp vector dày đặc tiếng Anh. Một mô hình xếp hạng lại riêng có thể tinh chỉnh thứ tự ứng viên, và mô hình ngôn ngữ riêng có thể soạn câu trả lời từ đoạn đã chọn. Đầu ra hữu ích của phiên bản này là biểu diễn có thể tìm kiếm gắn với văn bản nguồn, giữ đúng lựa chọn mô hình Large v1.5 và cách chuẩn bị đầu vào. **Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `baai/bge-large-en-v1.5` [`baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&fmt=embeddings) BAAI /`baai/bge-large-en-v1.5` ### Bắt đầu BAAI bge-large-en-v1.5 tạo vector văn bản tiếng Anh 1024 chiều để truy xuất và so sánh ngữ nghĩa. Cách chuẩn bị v1.5 hỗ trợ chỉ dẫn truy vấn tùy chọn, với độ dài chuỗi 512 token được tài liệu quy định. Đầu vào được chấp nhận Văn bản · token\_ids Kết quả embedding ### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức **Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` Đầu vào `text`, `token_ids` Đầu ra `embedding` Định dạng đầu ra json | Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định | | --- | --- | --- | --- | --- | | Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn baai/bge-large-en-v1.5 | Mặc định— | | Trường`input` | Loại`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 Điều kiện: Lô không rỗng và đồng nhất. ID token là số nguyên không âm. Ngân sách đầu vào: Tối đa: 512 · Đơn vị văn bản: byte UTF8 · Đơn vị token: phần tử của mảng token | Mặc định— | | Trường`encoding_format` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn float | Mặc địnhfloat | | Trường`dimensions` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông hỗ trợ | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 | Mặc định— | | Trường`user` | Loại`json_value` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình. | Mặc định— | | Trường`session_id` | Loại`json_value` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình. | Mặc định— | | Trường`trace` | Loại`json_value` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình. | Mặc định— | | Trường`provider` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối | Mặc định— | Tổ hợp tư liệu đầu vào **text\_to\_embedding** Tham số phương thức và vòng đời | Tham số | Hợp đồng | | --- | --- | | Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json | | Tham số`required` | Hợp đồngmodel, input | | Tham số`input_shapes` | Hợp đồngstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Tham số`encoding_format` | Hợp đồngfloat | | Tham số`dimensions_override` | Hợp đồngfalse | | Tham số`max_input_budget_units` | Hợp đồng512 | | Tham số`multimodal_objects` | Hợp đồngfalse | | Tham số`material_types` | Hợp đồngtext, token\_ids | Vòng đời: `synchronous_json` Giữ lại chỉ mục và số chiều của mọi vector. Việc mô hình mang tên đa phương thức không có nghĩa là đường dẫn cụ thể này chấp nhận đối tượng ảnh. ### Bảng giá Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn. Chế độ nhanh Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh Chế độ Flex Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex Mức độ suy luận tối đa Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa #### Mức phí Ailoot #### Giá theo cấu hình | Cấu hình | Biểu mức phí | Phí | | --- | --- | --- | | Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.00002** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/) ### Ví dụ yêu cầu #### Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "baai/bge-large-en-v1.5", "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='baai/bge-large-en-v1.5',input=["First document","Second document"]) print(result) for item in result.data:print(item.index,item.embedding) ``` ### Nhận và lưu kết quả #### Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng json ##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về. Giữ lại mọi vector kèm chỉ mục của nó. Số lượng vector phải bằng số lượng đầu vào; số chiều phải nhất quán. ##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc Không có điểm cuối tác vụ embedding nào được bổ sung. Trường phản hồi | Trường | Loại | | --- | --- | | Trường`object` | Loạistring | | Trường`model` | Loạistring | | Trường`data[].index` | Loạiinteger | | Trường`data[].embedding` | Loạifinite float\[\] | | Trường`usage` | Loạiobject | Lỗi và bước tiếp theo | Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo | | --- | --- | --- | | Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. | ### Bí danh #### Bí danh mô hình **Ailoot Ultra** [`baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&fmt=embeddings) #### Bí danh đường dẫn phương thức Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên. #### ID gọi liên quan [`baai/bge-large-en-v1.5`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&route=Ultra&caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&fmt=embeddings) FAQ · BAAI: bge-large-en-v1.5 Có những đầu vào và kết quả nào? `POST /v1/embeddings` · `baai/bge-large-en-v1.5`: `text`, `token_ids` → `embedding` Yêu cầu sử dụng những trường nào? `POST /v1/embeddings` · `baai/bge-large-en-v1.5`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Áp dụng những giới hạn nào? `POST /v1/embeddings` · `baai/bge-large-en-v1.5`: `input.budget.maximum`: `512` (byte UTF8); `input.min_items`: `1` Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn. ## Công ty và danh mục dự án của công ty Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng. ## Mua token với giá ưu đãi. Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token. Thuê bao Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn. Mã giảm đến 50% Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng. Chi phí trong lịch sử Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu. [Chọn gói thuê bao](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/subscriptions/) · [Xem giá mô hình](https://ailoot.ai/models/vi/) ## Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán. SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại. Ứng dụng thương mại Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ. Giấy phép bán lại Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản. Tài liệu trên website Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối. [Yêu cầu giấy phép bán lại](mailto:support@ailoot.ai) · [Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=vi) ## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục. Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng. Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.