Source: https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/
Language: vi

# Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/facts.json)

## [Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2](https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/)

Sentence Transformers all-MiniLM-L12-v2 mã hóa câu và đoạn ngắn thành vector 384 chiều cho tìm kiếm, độ tương đồng và phân cụm. Công thức tham chiếu dùng phép gộp trung bình và chuẩn hóa, với cắt mặc định ở 256 đơn vị word piece.

- [**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`](https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/#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.

all-MiniLM-L12-v2 là bộ mã hóa Sentence Transformers cho câu và đoạn ngắn. Mô hình tạo một vector dense 384 chiều cho mỗi văn bản để tìm kiếm ngữ nghĩa, truy xuất thông tin, phân cụm và so sánh độ tương đồng câu. Mô hình dùng kiến trúc nền MiniLM-L12-H384-uncased và được tinh chỉnh bằng học tương phản trên bộ sưu tập một tỷ cặp câu.

#### Mã hóa đơn vị muốn truy xuất

Dùng câu hoặc đoạn ngắn thể hiện một ý hữu ích. Với bộ sưu tập mô tả sản phẩm, giữ đặc điểm và điều kiện phân biệt mặt hàng: “The adapter connects a wired headset to a USB-C port” cung cấp nhiều thông tin hơn “Audio accessory.” Lưu định danh bản ghi và mô tả gốc bên cạnh vector.

Sau đó có thể so sánh truy vấn tìm kiếm với các mô tả đã mã hóa. Kiểm tra ứng viên trả về theo yêu cầu chính xác như loại đầu nối hoặc khả năng tương thích thiết bị trước khi đưa ra lựa chọn cuối cùng. Vector biểu diễn ý nghĩa văn bản; ứng dụng tìm kiếm bao quanh truy xuất các bản ghi tương ứng.

#### Phép gộp trung bình và vector chuẩn hóa

Ví dụ mã hóa được công bố lấy trung bình biểu diễn token với mặt nạ chú ý để các vị trí đệm không góp vào giá trị trung bình. Sau đó áp dụng chuẩn hóa L2. Những bước đó thuộc công thức tham chiếu để lấy vector câu, không phải chỉ dẫn lấy tùy ý một token từ transformer nền.

Giữ cấu hình mô hình, phép gộp và chuẩn hóa nhất quán giữa văn bản đã lập chỉ mục và truy vấn mới. Các biểu diễn 384 thành phần kết quả có thể được so sánh bằng độ tương đồng cosine. Lưu cấu hình đó cùng bộ sưu tập; bộ mã hóa 384 chiều khác không trở nên tương thích chỉ vì vector có cùng độ dài.

#### Độ dài đầu vào mặc định và phạm vi huấn luyện

Nhà sản xuất quy định mặc định cắt phần quá 256 đơn vị word piece. Đây là giới hạn tokenizer, không phải số từ thông thường hoặc ký tự. Với bản ghi dài hơn, chọn các phần ngắn mạch lạc và giữ tiêu đề hoặc chi tiết nhận dạng cần để diễn giải từng phần.

Quy trình huấn luyện của mô hình dùng chuỗi đến 128 token. Thiết lập huấn luyện đó khác với mặc định 256 đơn vị word piece được công bố khi mã hóa. Đoạn vừa giới hạn mặc định vẫn có thể khác đáng kể so với tài liệu câu ngắn dùng trong huấn luyện, vì vậy đánh giá mô tả dài hoặc chuyên môn bằng ví dụ đại diện.

#### Quy trình tương đồng và phân cụm

Với tập thông điệp hỗ trợ, embedding có thể cung cấp đầu vào số cho giai đoạn nhóm. Xem xét vài thông điệp trong mỗi nhóm đề xuất và các thông điệp gần ranh giới trước khi gán nhãn dễ đọc cho con người. Với xem xét nội dung trùng lặp, truy xuất bản ghi tương tự và so sánh cách diễn đạt thực tế; hai đoạn có thể bàn cùng chủ đề nhưng đưa chỉ dẫn khác nhau.

Phiên bản L12-v2 cụ thể này là hồ sơ embedding câu tiếng Anh. Nó khác với all-MiniLM-L6-v2 và các checkpoint paraphrase-MiniLM. Tên họ chung không chuyển giao cấu hình chuỗi hoặc công thức gộp. Dùng các vector dense gọn cùng bản ghi nguồn và đánh giá riêng cho nhiệm vụ, thay vì coi giá trị tương đồng là câu trả lời đã xác minh hoặc quyết định biên tập cuối cùng.

**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`

[`sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&fmt=embeddings)

Sentence Transformers /`sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`

### Bắt đầu

Sentence Transformers all-MiniLM-L12-v2 mã hóa câu và đoạn ngắn thành vector 384 chiều cho tìm kiếm, độ tương đồng và phân cụm. Công thức tham chiếu dùng phép gộp trung bình và chuẩn hóa, với cắt mặc định ở 256 đơn vị word piece.

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 sentence-transformers/all-minilm-l12-v2 | 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 **$0.00001** / 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": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2", "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='sentence-transformers/all-minilm-l12-v2',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** [`sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&fmt=embeddings)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&fmt=embeddings)

FAQ · Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l12-v2`: `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.