Source: https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/
Language: vi

# Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/facts.json)

## [Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2](https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/)

Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 ánh xạ câu và đoạn ngắn thành vector 384 chiều cho tìm kiếm ngữ nghĩa và phân cụm. Cấu hình được công bố dùng phép gộp trung bình và thiết lập chuỗi 128 token.

- [**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/vi/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-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.

paraphrase-MiniLM-L6-v2 là mô hình embedding của Sentence Transformers dành cho câu và đoạn ngắn. Mô hình ánh xạ mỗi văn bản vào không gian vector dense 384 chiều; tìm kiếm ngữ nghĩa và phân cụm nằm trong các nhiệm vụ nhà sản xuất nêu. Kiến trúc công bố kết hợp transformer với phép gộp trung bình; độ dài chuỗi được cấu hình là 128 token.

#### Biểu diễn đoạn cần so sánh

Chuẩn bị câu hoặc đoạn ngắn thực tế, giữ nguyên chủ thể và các điều kiện quan trọng. Bộ sưu tập thực tế có thể chứa câu hỏi diễn đạt khác nhau hoặc mô tả ngắn về các chủ đề liên quan. Tạo embedding cho từng bản ghi và giữ cách diễn đạt gốc cùng định danh để lần so sánh sau có thể trả về chính văn bản đó.

Ví dụ, nhiều câu hỏi trợ giúp có thể mô tả cùng khó khăn bằng thuật ngữ khác nhau. Giai đoạn tương đồng có thể tập hợp những ứng viên đó, sau đó xem cách diễn đạt để xác định vấn đề thực tế. Embedding là biểu diễn số dùng trong phép so sánh đó; bản thân nó không viết cách diễn đạt tương đương hoặc gán nhãn cụm cuối cùng.

#### Phép gộp trung bình và sử dụng vector

Ví dụ mã hóa trực tiếp của nhà sản xuất xét mặt nạ chú ý khi lấy trung bình các biểu diễn token, loại các vị trí đệm. Kiến trúc chọn rõ phép gộp trung bình và không chọn phép gộp CLS hoặc max. Giữ công thức gộp đó cùng mô hình khi chuẩn bị các vector có thể so sánh.

Mỗi biểu diễn trả về có 384 thành phần. Chỉ mục hoặc giai đoạn phân cụm làm việc với các vector đó bằng cấu hình tương đồng đã chọn, trong khi bản ghi nguồn bên dưới vẫn có để xem xét. Giữ cùng mô hình, cách chuẩn bị đầu vào và thiết lập so sánh cho các mục được so sánh. Mô hình khác trả về 384 giá trị không tạo cùng không gian embedding chỉ vì có hình dạng đó.

#### Đầu vào ngắn trong cấu hình được công bố

Cấu hình Sentence Transformer tham chiếu dùng độ dài chuỗi tối đa 128 token. Chuẩn bị nguồn dài thành các đơn vị ngắn mạch lạc thay vì một đoạn quá lớn. Một câu chứa quy tắc có thể cần ngoại lệ ở câu tiếp theo; giữ đơn vị nhỏ đó cùng nhau nếu vừa. Số từ hoặc ký tự không trực tiếp xác định độ dài token.

Với tập mô tả ngắn, giữ tên và thuộc tính phân biệt quan trọng cho so sánh. Bản ghi chỉ chứa danh mục mơ hồ có thể khó tách khỏi các bản ghi cùng loại khác. Lưu liên kết nguồn ngoài vector để đối chiếu ứng viên trả về với tài liệu gốc.

#### Kết quả tìm kiếm và phân cụm

Trong tìm kiếm ngữ nghĩa, biểu diễn truy vấn và tài liệu trong kho bằng cùng mô hình này rồi trả về bản ghi ứng viên kèm văn bản nguồn. Trong phân cụm, giai đoạn khác hình thành nhóm từ các vector. Kiểm tra bản ghi gần ranh giới cụm trước khi dùng nhóm đó làm quyết định sản phẩm hoặc nhãn tự động.

Đầu ra hữu ích là biểu diễn gọn của văn bản ngắn, liên kết với bản ghi gốc. Checkpoint paraphrase-MiniLM-L6-v2 cụ thể này có cấu hình gộp và chuỗi riêng. Các biến thể all-MiniLM và paraphrase đa ngôn ngữ là những hồ sơ mô hình riêng; tên MiniLM chung không ngụ ý chúng có cùng cách huấn luyện, phạm vi ngôn ngữ hoặc thiết lập đầu vào.

**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`

[`sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

Sentence Transformers /`sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`

### Bắt đầu

Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 ánh xạ câu và đoạn ngắn thành vector 384 chiều cho tìm kiếm ngữ nghĩa và phân cụm. Cấu hình được công bố dùng phép gộp trung bình và thiết lập chuỗi 128 token.

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/paraphrase-minilm-l6-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/paraphrase-minilm-l6-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/paraphrase-minilm-l6-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/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-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/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

FAQ · Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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.