Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/thenlper-gte-base/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/thenlper-gte-base/
Language: zh-hant-tw

# Thenlper: GTE-Base

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## [Thenlper: GTE-Base](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/thenlper-gte-base/)

Alibaba DAMO Academy GTE-base 將英文文字嵌入成 768 維向量，用於檢索及語意相似度。此確切模型採用平均池化，支援最長 512 token 的序列，並記載可搭配可選正規化的餘弦式比較。

- [**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/thenlper-gte-base/#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。

GTE-base 是 Alibaba DAMO Academy 訓練的基礎大小 General Text Embeddings 模型。這個英文文字編碼器主要以 BERT 框架為基礎，產生 768 維稠密向量。訓練使用跨領域相關配對的大型語料庫，列出的應用包括資訊檢索、文字語意相似度及以嵌入向量為基礎的文字重排。

#### 準備英文查詢與段落

資訊需求與要搜尋的資料都請使用可閱讀的英文文字。例如，更換磨損零件的查詢，可與說明更換標準、檢查步驟及訂購指示的短篇維護章節比較。請保留零件名稱與區別章節的條件。

公開範例直接編碼問題與候選文字，不加入任務指示。請在資料集合與後續查詢中維持一致準備。將原始段落及其識別碼儲存在向量旁，讓排名結果顯示實際表示的資訊。

#### 平均池化與比較

參考方式利用注意力遮罩平均模型 token 表示，避免填補位置影響結果。接著示範可選的 L2 正規化，再透過內積比較正規化向量。另一個範例使用餘弦相似度。

請為索引與檢索選擇並保留一致的正規化及比較設定。輸出包含 768 個數值分量，不包含生成的答案。候選項重排階段，請以同一模型編碼候選段落，再依其與查詢的相似度排序。這仍是基於嵌入的比較，不代表模型會作為跨編碼器共同讀取每個查詢–段落配對。

#### 英文範圍與 512 token 輸入

確切模型卡將此模型限制為英文文字，並說明長輸入會截斷至最多 512 token。因此，長手冊應在索引前拆成有意義的章節。只要警告、例外或限定條件是解讀段落所需，就請和其修飾的規則保留在一起。

對維護間隔的查詢，包含間隔與操作條件的章節，比只有數字的片段更有用。若標題或設備識別能釐清指示，請予以保留。請檢查 tokenizer 長度，不要依賴可見單字數。

#### 使用分數背後的來源段落

檢索從索引集合回傳候選項。請依確切任務檢視排名靠前的段落，交給 RAG 答案撰寫階段時保留來源位置。相關段落可能只討論檢查，卻沒有授權更換；這個區別必須在來源資料中保持可見。

GTE-base 不同於產生 1024 維向量的 GTE-large，也不同於後續多語言或擴充上下文 GTE 版本。公開模型識別定義了英文範圍、768 分量表示與 512 token 邊界。評估檢索集合時，請將這個確切規格與代表性查詢和來源記錄一起使用。

**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `thenlper/gte-base`

[`thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=thenlper%2Fgte-base&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-base&fmt=embeddings)

Thenlper /`thenlper/gte-base`

### 入門

Alibaba DAMO Academy GTE-base 將英文文字嵌入成 768 維向量，用於檢索及語意相似度。此確切模型採用平均池化，支援最長 512 token 的序列，並記載可搭配可選正規化的餘弦式比較。

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 thenlper/gte-base | 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": "thenlper/gte-base", "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='thenlper/gte-base',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** [`thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=thenlper%2Fgte-base&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-base&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

[`thenlper/gte-base`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=thenlper%2Fgte-base&route=Ultra&caller=thenlper%2Fgte-base&fmt=embeddings)

FAQ · Thenlper: GTE-Base

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-base`: `text`, `token_ids` → `embedding`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-base`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

適用哪些限制？

`POST /v1/embeddings` · `thenlper/gte-base`: `input.budget.maximum`: `512` (UTF8 位元組); `input.min_items`: `1`

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歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

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