BGE-M3

Free.ai (self-hosted) · embeddings · ~100 Torneiras por call
~100 Torneiras por call

BGE-M3 é a modelo de inserção construído por BAAI. A mais forte em Text embeddings, semantic search. Self-hosted on Free.ai GPUs — corre livre contra a sua piscina cotidiana de tokens (100 tokens por chamada). Lançado sob MIT - uso comercial permitido em Free.ai.

Utilizar através da API

API REST compatível com a OpenAI. Gere uma chave e chame este modelo em segundos.

curl -X POST https://api.free.ai/v1/image/generate/ \
  -H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"bge-m3","prompt":"your prompt here"}'
Documentação da API Obter a chave da API

Perguntas Frequentes

BGE-M3 converte texto em um vetor denso (uma lista de flutuantes) que capta significado. Use-o para pesquisa semântica, agrupamento, recomendação, geração ativada de recuperação (RAG), e qualquer tarefa em que "é este texto semelhante ao texto" importa.

As dimensões típicas são 384, 768, 1024 ou 1536, dependendo do modelo. BGE-M3 emite 1024-dim; OpenAI Ada emite 1536. A resposta API inclui a dimensão para que seu vetor DB escolhe o índice certo.

Modelos de incorporação modernos (incluindo a maioria das opções em Free.ai) são treinados em mais de 100 idiomas. Trabalhos de recuperação de idiomas cruzados - pesquisa em inglês, documentos de correspondência em espanhol.

512 a 8.192 fichas dependendo do modelo. Inputs mais longos são truncados - fragmentar documentos longos em parágrafos antes de encaixar.

BGE-M3 funciona por conta própria GPUs e está entre as ferramentas mais baratas - cerca de ~100 fichas por chamada tirada a partir de sua piscina gratuita diária. $5 = fichas de 200K.

Sim - POST uma lista de cordas para /v1/einclusões/ e BGE-M3 devolve uma lista de vetores na mesma ordem. Tamanho de lote até 2.048 por pedido.

L2-normalizado por padrão - semelhança de cosseno = produto dot. Passar `normalize=false' se você quer vetores crus para uma métrica de distância diferente.

Qualquer - Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FAISS, LanceDB. BGE-M3 retorna floats simples JSON; o DB nunca vê o modelo.

Sim - POST to /v1/einclusives/ com model="BGE-M3". Forma de resposta compatível com o OpenAI, assim as bibliotecas de clientes existentes funcionam inalteradas. /api/ tem a referência completa.

Os modelos auto-hostados mantenham o seu texto em nossas UPG e descartam-no após os retornos de chamada. Premium passa com um DPA. Nós não treinamos em seus insumos.

Sub-100ms para texto curto em auto-hosted, 100-500ms em premium. Escala de lote de aproximadamente linearmente - 1.000 pedaços completos em 2-10 segundos.

Sim - Free.ai concede uso comercial de encadagens. Construir pesquisa de produção, gasodutos RAG, sistemas de recomendação sem royalte por-vector.

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