Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/
Language: zh-hant-tw

# Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

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## [Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/)

Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 將句子與短段落表示為 384 維向量，用於語意搜尋、分群與相似度比較。公開方式結合平均池化與 L2 正規化，預設長度為 256 個 word piece。

- [**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/sentence-transformers-all-minilm-l6-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。

all-MiniLM-L6-v2 是用於句子與短段落的 Sentence Transformers 編碼器。它將每段文字映射成 384 維稠密向量，用於檢索、分群與句子相似度。模型以 MiniLM-L6-H384-uncased 為主幹，透過十億組句子配對的對比學習進行微調。

#### 準備精簡而有意義的記錄

請選擇應出現在搜尋結果中的句子或段落。FAQ 資料集合應保留問題，以及能區別主題的簡短說明。忘記密碼重設的段落應保留重設程序，不應縮減成「帳戶」這類孤立單字。

較長文章請以語意連貫的短節建立索引，並保留來源位置。比較查詢向量與已儲存表示，檢索候選章節後，請顯示原始段落，讓讀者檢視實際指示。

#### 取得句子表示

製造商的直接編碼方式利用注意力遮罩平均 token 表示，排除填補位置的貢獻，再套用 L2 正規化。這些步驟產生比較用的句子嵌入；底層 Transformer 的個別 token 表示則有不同用途。

每個輸出有 384 個分量。建立資料集合與編碼後續查詢時，請使用相同檢查點、池化及正規化方式。產生的向量可用餘弦相似度比較。相似度值可在該設定下排列候選項，而原文才決定候選項是否回答問題。

#### 長度與版本邊界

公開預設設定會截斷超過 256 個 word piece 的輸入。這個 tokenizer 單位不直接對應一般單字或字元。請將重要條件保留在索引單位內，並在編碼前沿有意義的邊界拆分冗長流程。

訓練序列限制為 128 token。這個訓練設定與編碼時使用的 256 個 word piece 預設值不同。遇到特別長或專業的段落，請用代表性查詢與段落例子評估檢索行為，不要假設符合輸入邊界就能保證每個細節獲得同等處理。

這個確切的 L6-v2 版本是英文嵌入規格。L12-v2 與 paraphrase-MiniLM 版本具有不同的模型識別與設定。共用 MiniLM 名稱或同為 384 維輸出，不代表向量可互換。

#### 搜尋、相似度與分組

審查重複問題時，請先檢索相似問題，並在合併記錄前比較實際措辭。「我可以重設自己的密碼嗎？」與「管理員可以重設其他使用者的密碼嗎？」主題相關，但權限不同。請在編碼文字與審查階段保留這項區別。

分群時，請將嵌入作為分組程序的數值輸入，再檢視代表記錄後才替群組命名。模型提供向量，不提供文字群組標籤或生成的 FAQ 答案。實用結果是短篇來源段落的精簡表示，且持續連結至原始記錄。

**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`

[`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

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

### 入門

Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 將句子與短段落表示為 384 維向量，用於語意搜尋、分群與相似度比較。公開方式結合平均池化與 L2 正規化，預設長度為 256 個 word piece。

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 sentence-transformers/all-minilm-l6-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 **$0.00001** / 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": "sentence-transformers/all-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/all-minilm-l6-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** [`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-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

[`sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

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

可以使用哪些輸入與結果？

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

請求使用哪些欄位？

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

適用哪些限制？

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/all-minilm-l6-v2`: `input.budget.maximum`: `512` (UTF8 位元組); `input.min_items`: `1`

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