BGE-M3
Free.ai (self-hosted)
·
embeddings
·
~100 token bawat call
Ang BGE-M3 ay isang an na embedding modelo na binuo ng BAAI. Strongest at Text embeddings, semantic search. Ang Free.ai ay isang planetang hindi pangunahin. <references> Ang lathalaing ito na tungkol sa Astronomiya ay isang usbong. Released under MIT - commercial use permitted on Free.ai.
Gamitin sa pamamagitan ng API
OpenAI-compatible REST API. Bumuo ng isang susi at tawagan ang modelong ito sa ilang segundo.
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"}'Mga Madalas Itanong
BGE-M3 converts teksto sa isang dense vector (isang listahan ng mga patakbo) na captures kahulugan. Gamitin ito para sa semantiko paghahanap, clustering, rekomendasyon, retrieval-augmented henerasyon (RAG), at anumang gawain kung saan "ay ito ang teksto katulad na teksto" bagay.
Tipik na sukat ay 384, 768, 1024, o 1536 depende sa modelo. BGE-M3 emits 1024-dim; OpenAI Ada emits 1536. Ang API tugon ay kasama ang sukat kaya ang iyong vector DB picks ang karapatan index.
Modernong embed na modelo (kabilang ang karamihan ng mga pagpipilian sa Free.ai) ay sinanay sa 100 + wika. Cross-language retrieval gumagana - paghahanap sa Ingles, tugma ng mga dokumento sa Espanyol.
512 sa 8,192 token depende sa modelo. Mas mahabang input ay truncated - piraso mahabang mga dokumento sa mga talata bago ang pag-embed.
BGE-M3> tumatakbo sa aming sariling GPUs at ay kabilang sa mga cheapest tool - tungkol sa ~ 100 token bawat tawag na inilabas mula sa iyong araw-araw na libreng pool. $5 = 200K token.
Oo - POST ng isang listahan ng mga string sa / v1 / embeddings / at BGE-M3 bumalik ng isang listahan ng mga vectors sa parehong order. laki ng batch hanggang sa 2,048 bawat kahilingan.
L2-normalized sa pamamagitan ng default - cosine pagkakatulad = dot produkto. Pumasa `normalize = false` kung nais mo raw vectors para sa isang iba't ibang distansya metriko.
Ang mga halimbawa nito ay ang mga sumusunod: BGE-M3 ay nagbabalik ng mga simpleng JSON floats; ang DB ay hindi kailanman nakikita ang modelo.
Yes - POST to /v1/embeddings/ with model="BGE-M3". OpenAI-compatible response shape, so existing client libraries work unchanged. /api/ has the full reference.
Self-hosted modelo panatilihin ang iyong teksto sa aming GPUs at i-discard ito pagkatapos ng tawag ay bumalik. Premium pumasa sa pamamagitan ng isang DPA. Hindi namin tren sa iyong mga input.
Sub-100ms para sa maikling teksto sa self-hosted, 100-500ms sa premium. Batch tawag scale humigit-kumulang linearly - 1,000 chunks kumpleto sa 2-10 segundo.
Oo - Free.ai grants komersyal na paggamit ng embeddings. Bumuo ng paghahanap ng produksyon, RAG pipelines, mga sistema ng rekomendasyon na walang per-vector royalty.