Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/intfloat-e5-large-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/intfloat-e5-large-v2/
Language: zh-hant-tw

# Intfloat: E5-Large-v2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/intfloat-e5-large-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/intfloat-e5-large-v2/facts.json)

## [Intfloat: E5-Large-v2](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/intfloat-e5-large-v2/)

intfloat E5-Large-v2 將英文查詢與段落編碼為 1024 維向量。其 24 層模型採用 query/passage 角色、平均池化與 512 個 token 的輸入上限，適用於搜尋、語意相似度與數值化文字特徵。

- [**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `intfloat/e5-large-v2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/intfloat-e5-large-v2/#method-0)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

E5-Large-v2 是 intfloat 推出的二十四層英文文字嵌入模型，輸出 1024 維向量。它的設計目的是以數值表示查詢與段落，用於檢索及其他嵌入任務。E5 的準備慣例是其訓練的一部分：輸入文字帶有角色前綴，編碼後的 token 表示會被池化成代表該段文字的單一向量。

#### 明確標示查詢與段落角色

進行非對稱檢索時，問題以「query:」開頭，語料庫文字以「passage:」開頭。這些角色區分了使用者要找的內容，以及可能回答它的素材。若是對稱式比較、釋義搜尋、分群或分類特徵，開發者建議要嵌入的文字使用「query:」。

實際的文件集可以為英文支援說明建立索引。準備如「query: What should I check before replacing the connector?」（意即「更換接頭前應檢查什麼？」）這樣的問題，並與描述檢查項目與例外情況的來源段落配對。段落文字保留其對應前綴。請在每個向量旁儲存來源識別碼與原始措辭，讓結果能回傳使用者需要閱讀的素材。

前綴不是可以從任務某一側移除的裝飾性標籤。開發者指出，由於模型是以這種準備方式訓練，省略前綴會降低檢索效能。建立語料庫時與日後嵌入查詢時，都請一致套用所選的角色。

#### 平均池化與正規化向量

官方編碼範例會對 token 表示取平均，並以注意力遮罩排除填補位置，接著將所得向量正規化。正規化後的查詢向量與段落向量之間的內積即為餘弦相似度，可用來排序候選結果。這套平均池化做法屬於 E5-Large-v2；其他模型家族採用的首個 token 池化做法，則是另一種準備方式的選擇。

這 1024 個輸出值構成嵌入向量，而不是書面答案或直接的類別標籤。搜尋階段會將這些數值與相容的語料庫表示進行比較，後續階段再使用選出的段落文字。若向量作為分群或分類器的特徵，請保留每個向量與其所代表之輸入紀錄的對應關係。

#### 視窗內的英文文字

模型卡指明僅支援英文文字，過長的輸入最多截斷為 512 個 token。請讓每個文件段落在此視窗內保持連貫，並包含角色前綴與實用的來源脈絡。篇幅較長的手冊應準備成多個章節，讓其標題、條件與操作說明在單獨被檢索時仍能被理解。

例如，描述某項設定的條款，可能需要搭配該設定的定義與下一句中的例外情況。請將這樣的小單元保持在一起，而不是單純依字元數切分。將父文件與來源版本隨段落一併保存，讓更新時能替換正確的素材。

#### 將排序視為檢索證據

開發者說明，餘弦分數的排序比其絕對值更重要。分數不應被解讀為段落能回答問題的經校準機率。決定保留多少結果或在何處篩選候選集時，請檢查已知含有答案的段落及其附近的無關素材。

實用的輸出是語料庫或查詢的表示、語意比較訊號，或供其他任務使用的數值特徵。這個確切的英文 Large v2 檢查點與 E5-Base-v2 及 Multilingual-E5-Large 彼此獨立。僅維度相同，並不代表它們的向量處於文件記載的共同嵌入空間。

**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `intfloat/e5-large-v2`

[`intfloat/e5-large-v2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=intfloat%2Fe5-large-v2&route=Ultra&caller=intfloat%2Fe5-large-v2&fmt=embeddings)

Intfloat /`intfloat/e5-large-v2`

### 入門

intfloat E5-Large-v2 將英文查詢與段落編碼為 1024 維向量。其 24 層模型採用 query/passage 角色、平均池化與 512 個 token 的輸入上限，適用於搜尋、語意相似度與數值化文字特徵。

接受的輸入

文字 · token\_ids

結果

embedding

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings`

輸入

`text`, `token_ids`

輸出

`embedding`

輸出格式

json

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 intfloat/e5-large-v2 | 預設值— |
| 欄位`input` | 類型`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 條件: 批次不得為空，且各項目類型須一致。Token ID 須為非負整數。 輸入額度： 最大值: 512 · 文字單位: UTF8 位元組 · Token 單位: token 陣列元素 | 預設值— |
| 欄位`encoding_format` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 float | 預設值float |
| 欄位`dimensions` | 類型`integer` | 要求不支援 | 值與限制 最小值: 1 | 預設值— |
| 欄位`user` | 類型`json_value` | 要求選填 | 值與限制 條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位；確切的上游語意依模型而異。 | 預設值— |
| 欄位`session_id` | 類型`json_value` | 要求選填 | 值與限制 條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位；確切的上游語意依模型而異。 | 預設值— |
| 欄位`trace` | 類型`json_value` | 要求選填 | 值與限制 條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位；確切的上游語意依模型而異。 | 預設值— |
| 欄位`provider` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 條件: provider.options 遭拒絕 | 預設值— |

輸入素材組合

**text\_to\_embedding**

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, input |
| 參數`input_shapes` | 規格string, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| 參數`encoding_format` | 規格float |
| 參數`dimensions_override` | 規格false |
| 參數`max_input_budget_units` | 規格512 |
| 參數`multimodal_objects` | 規格false |
| 參數`material_types` | 規格text, token\_ids |

生命週期： `synchronous_json`

保留每個向量的索引與維度。

即使模型名稱標示為多模態，此指定路徑也不接受圖片物件。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

| 設定 | 費率表 | 費用 |
| --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.00002** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · 嵌入向量

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": "intfloat/e5-large-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='intfloat/e5-large-v2',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · 嵌入向量

json

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個向量及其索引。向量數量必須與輸入數量相同，且維度必須一致。

##### 需要檢查原始回應時

此流程未引入嵌入向量任務端點。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`object` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`data[].index` | 類型integer |
| 欄位`data[].embedding` | 類型finite float\[\] |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`intfloat/e5-large-v2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=intfloat%2Fe5-large-v2&route=Ultra&caller=intfloat%2Fe5-large-v2&fmt=embeddings)

#### 方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

#### 相關呼叫用 ID

[`intfloat/e5-large-v2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=intfloat%2Fe5-large-v2&route=Ultra&caller=intfloat%2Fe5-large-v2&fmt=embeddings)

FAQ · Intfloat: E5-Large-v2

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/embeddings` · `intfloat/e5-large-v2`: `text`, `token_ids` → `embedding`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/embeddings` · `intfloat/e5-large-v2`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

適用哪些限制？

`POST /v1/embeddings` · `intfloat/e5-large-v2`: `input.budget.maximum`: `512` (UTF8 位元組); `input.min_items`: `1`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

## 公司及其專案組合

公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。

## 優惠購買 token。

訂閱優惠適合持續工作，折扣碼購買 token 最高可折 50%。

訂閱

為定期請求選擇優惠方案。

最高 50% 折扣碼

購買時輸入代碼，價格依活動重算。

歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

[選擇訂閱](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/subscriptions/) · [查看模型價格](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/)

## 將 API 加入 你銷售的產品。

依 Ailoot 正式服務條款與授權合約串接 SaaS、應用程式與機器人；轉售請申請經銷授權。

商用應用程式

在付費功能加入文字、圖片、影片與聲音生成。

經銷授權

提供專案說明與存取方式，要求書面使用和轉售條件。

網站文件

串接前可閱讀正式服務條款、授權合約與資料處理政策。

[申請經銷授權](mailto:support@ailoot.ai) · [正式服務條款與授權合約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=zh-hant-tw)

## Ailoot · 公司及其專案組合





Ailoot以累積的營運經驗、廣大的客戶群、穩定的服務及持續的KPI管理為基礎。





公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。





Ailoot將這些營運經驗用於API存取，讓客戶的產品、代理、應用程式及自動化流程使用AI功能。