mxbai-embed-large-v1
Free.ai (self-hosted)
·
embeddings
·
~100 প্রতি call
mxbai-embed-large-v1 হচ্ছে an embedding model যা mixedbread.ai দ্বারা নির্মিত। Semantic search, clustering, similarity.-এ সবচেয়ে শক্তিশালী। Self-hosted on Free.ai GPUs — runs free against your daily token pool (100 tokens প্রতি কল). Released under Apache 2.0 — commercial use permitted on Free.ai.
API ব্যবহার করো
OpenAI-সমর্থিত REST API। এক সেকেন্ডের মধ্যে একটি কী তৈরি করুন এবং এই মডেলটি কল করুন।
curl -X POST https://api.free.ai/v1/image/generate/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"mxbai-embed-large-v1","prompt":"your prompt here"}'প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
mxbai-embed-large-v1 টেক্সটকে একটি ঘন ভেক্টরে (ফ্লোটসমূহের একটি তালিকা) রূপান্তর করে যা অর্থ ধরে রাখে। এটি ব্যবহার করুন অর্থবোধক অনুসন্ধান, ক্লাস্টারিং, সুপারিশ, পুনরুদ্ধার-উন্নত উৎপাদন (RAG), এবং যেকোন কাজ যেখানে "এই টেক্সটটি ঐ টেক্সটের মত কিনা" গুরুত্বপূর্ণ।
মডেলের উপর নির্ভর করে সাধারণ আকার ৩৮৪, ৭৬৮, ১০২৪, অথবা ১৫৩৬। BGE-M3 দ্বারা ১০২৪-dim নির্গত হয়; OpenAI Ada দ্বারা ১৫৩৬ নির্গত হয়। API-এর প্রতিক্রিয়ায় আকার অন্তর্ভুক্ত থাকে, যাতে আপনার ভেক্টর ডাটাবেস সঠিক সূচী নির্বাচন করে।
Modern embedding models (including most options on Free.ai) are trained on 100+ languages. Cross-language retrieval works — search in English, match documents in Spanish.
মডেলের উপর নির্ভর করে ৫১২ থেকে ৮,১৯২ টোকেন। দীর্ঘ ইনপুট কাটা হবে - অন্তর্ভুক্ত করার পূর্বে দীর্ঘ নথিকে অনুচ্ছেদে ভাগ করা হবে।
mxbai-embed-large-v1 আমাদের নিজস্ব জিপিইউতে চলছে এবং এটি সবচেয়ে সস্তা টুলসগুলোর মধ্যে অন্যতম- আপনার দৈনিক ফ্রি পুল থেকে প্রতিটি কলের জন্যে প্রায় ১০০ টোকেন। ৫ ডলার = ২০০ হাজার টোকেন।
হ্যাঁ — /v1/embeddings/ এ স্ট্রিং-এর একটি তালিকা POST করুন এবং mxbai-embed-large-v1 একই ক্রমানুসারে ভেক্টর-এর একটি তালিকা ফিরিয়ে দেবে। প্রতিটি অনুরোধের জন্য ব্যাচের আকার ২০৪৮ পর্যন্ত হতে পারে।
ডিফল্টভাবে L2-সাধারণ করা হয়েছে — কোসাইন অনুরূপতা = বিন্দু উৎপাদন। যদি আপনি ভিন্ন দূরত্বের জন্য কাঁচা ভেক্টর চান তবে `সাধারণকরণ=মিথ্যা` প্রদান করুন।
যেকোন — Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FAISS, LanceDB। mxbai-embed-large-v1 প্লেইন JSON ফ্লোট ফিরিয়ে দেয়; DB মডেল কখনোই দেখে না।
হ্যাঁ — /v1/embeddings/ এ POST করা হবে model="mxbai-embed-large-v1" সহযোগে। OpenAI-র সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রতিক্রিয়া আকৃতি, তাই বর্তমান ক্লায়েন্ট লাইব্রেরীগুলো অদলবদল ছাড়াই কাজ করবে। /api/-র কাছে সম্পূর্ণ রেফারেন্স রয়েছে।
স্ব-হোস্ট মডেল আপনার টেক্সট আমাদের GPUs রাখুন এবং কল ফিরে পরে এটি পরিত্যাগ করুন। প্রিমিয়াম একটি DPA সঙ্গে পাস। আমরা আপনার ইনপুট প্রশিক্ষণ না।
স্ব-হোস্টকৃত সংক্ষিপ্ত টেক্সটের জন্য সাব-১০০মিসেস, প্রিমিয়াম ১০০-৫০০মিসেস। ব্যাচ কলগুলি প্রায় লাইনগতভাবে স্কেল করে - ১,০০০ টুকরা ২-১০ সেকেন্ডে সম্পন্ন হয়।
Yes — Free.ai grants commercial use of embeddings. Build production search, RAG pipelines, recommendation systems with no per-vector royalty.