Source: https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/
Language: vi

# NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/facts.json)

## [NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)](https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/)

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 là mô hình embedding đa phương thức của NVIDIA cho truy xuất. Mô hình chuyển văn bản, ảnh hoặc đầu vào tài liệu kết hợp thành vector và hỗ trợ tìm kiếm bằng truy vấn văn bản trên tài liệu có bảng, biểu đồ, văn bản cùng đồ họa thông tin.

- [**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/#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.

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 là mô hình embedding của NVIDIA cho truy xuất hỏi–đáp đa phương thức. Mô hình có thể biểu diễn tài liệu thành văn bản, ảnh hoặc kết hợp ảnh và văn bản. Sau đó có thể dùng truy vấn văn bản để truy xuất tài liệu liên quan. Hồ sơ công bố hỗ trợ ảnh tài liệu có văn bản, bảng, biểu đồ và đồ họa thông tin, đồng thời trả về vector embedding.

#### Chuẩn bị mục tài liệu nhận dạng được

Giữ mỗi đầu vào liên kết với tài liệu nguồn, trang hoặc đoạn mà nó biểu diễn. Với trang thị giác, giữ ảnh và mọi văn bản đi kèm thuộc trang đó. Với đoạn văn bản, giữ tiêu đề hoặc nhãn phần khi nó giúp diễn giải lần khớp sau. Các định danh nguồn giúp mục truy xuất hữu ích như bằng chứng thay vì chỉ là kết quả tương đồng số.

Chọn ranh giới mục quanh tài liệu người dùng cần tìm. Biểu đồ và giải thích có thể nên cùng nhau; các trang không liên quan nên giữ định danh riêng. Xem đầu vào có đọc được không và văn bản hoặc ảnh có chứa thông tin mà truy vấn mục tiêu cần truy xuất không.

#### Truy vấn văn bản và truy xuất vector

Vai trò mô hình là tạo vector để truy xuất, với văn bản là dạng truy vấn hồ sơ mô tả. Giữ truy vấn và các mục đã lập chỉ mục trong thiết lập embedding tương thích. Ứng dụng lưu vector, so sánh rồi trả về mục nguồn tương ứng. Tài liệu truy xuất vẫn là nội dung để kiểm tra hoặc chuyển cho bước sinh câu trả lời sau.

Tập kiểm tra hữu ích gồm những câu hỏi người dùng thực sự đặt và các trang cần tìm được. Xem xét khớp sai hoặc thiếu theo nội dung nguồn và ranh giới mục. Giữ đầy đủ định danh tài liệu cùng mọi đoạn hoặc ảnh được chọn để kiểm tra kết quả trong ngữ cảnh.

#### Hạn mức đầu vào và sản phẩm tìm kiếm

Hồ sơ dịch vụ do nhà cung cấp vận hành được tài liệu mô tả nêu tối đa 131.072 token cho mỗi đầu vào. Chia tập nguồn lớn hơn thành các đầu vào riêng có nhãn và giữ các quan hệ. Đầu ra vector của hồ sơ không phải câu trả lời bằng văn bản được sinh ra hoặc bản chép lời; giai đoạn ứng dụng sau có thể dùng bằng chứng truy xuất để trả lời câu hỏi.

Sản phẩm truy xuất hoàn chỉnh gắn truy vấn, các mục nguồn được chọn và định danh. Giữ mô hình embedding và cách chuẩn bị đầu vào dùng cho chỉ mục để phân biệt thay đổi sau này với thay đổi bộ sưu tập nguồn.

**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`

### Bắt đầu

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 là mô hình embedding đa phương thức của NVIDIA cho truy xuất. Mô hình chuyển văn bản, ảnh hoặc đầu vào tài liệu kết hợp thành vector và hỗ trợ tìm kiếm bằng truy vấn văn bản trên tài liệu có bảng, biểu đồ, văn bản cùng đồ họa thông tin.

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`

Ngữ cảnh

131.072 tokens

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 nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free | 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: 131.072 · 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 đồng131072 |
| 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

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Mức giá tiêu chuẩn 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** / 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": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free", "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='nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free',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** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings)

FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `ctx`: `131072`; `input.budget.maximum`: `131072` (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.