mxbai-embed-large-v1
Free.ai (self-hosted)
·
embeddings
·
~100 tokens per call
mxbai-embed-large-v1 is an embedding model built by mixedbread.ai. U più forti in Semantic search, clustering, similarity.. Auto-ospitatu in Free.ai GPU - corre gratuitamente contr'à u vostru pool di token giornalieru (100 tokens per chiamata). Rilasciatu sutta Apache 2.0 - usu cummerciali permessu sutta Free.ai.
Dumande frequenti
mxbai-embed-large-v1 cunverti u testu 'n un vettori densu (una lista di valuri flottanti) ca cattura u significatu. Usallu pi ricerca semantica, clustering, raccomandazioni, generazioni arricchita di ritruvamentu (RAG), e ogni attività unni "chistu testu è simili a chistu testu" importa.
Dimensioni tipichi sò 384, 768, 1024, o 1536 a sicunna di u mudellu. BGE-M3 emits 1024-dim; OpenAI Ada emits 1536. A risposta API include a dimensione cusì u vostru DB vettoriale sceglie l'indici giustu.
I mudelli di incorporazione muderni (cumpresi a maiò parte di l'opzioni in Free.ai) sò addestrati in più di 100 lingue. Funzioni di recuperu cross-lingua - cerca in inglese, documenti di currispondenza in spagnolu.
512 à 8,192 tokens dipendennu di u mudellu. L'input cchiù longhi sò truncati - rompe i documenti lunghi in paragrafi prima di incrustalli.
mxbai-embed-large-v1 corre nantu à i nostri propri GPU è hè trà i strumenti più economici - circa ~ 100 tokens per chiamata disegnata da u vostru pool gratuitu quotidianu. $ 5 = 200K tokens.
Sì - POST una lista di stringhe à /v1/embeddings/ e mxbai-embed-large-v1 riturnerà una lista di vettori in u listessu ordine. Dimensioni di batch finu à 2,048 per richiesta.
L2-normalized per default - cosinus similarity = dot product. Pass `normalize=false` se vogghiu vectori crudi pi na distanzi metrica diversa.
Qualsiasi - Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FAISS, LanceDB. mxbai-embed-large-v1 ritorna JSON floats; u DB mai vede u mudellu.
Sì - POST à /v1/embeddings/ cù model="mxbai-embed-large-v1". Forma di risposta cumpatibbili OpenAI, accussì li libbirtati client esistenti funzionanu senza cambiamenti. /api/ hà u rifirimentu cumpletu.
I mudelli auto-ospitati mantenenu u vostru testu in i nostri GPU è u scartanu dopu u ritornu di a chiamata. Premium passa attraversu cù un DPA. Non ci addestramu nantu à i vostri input.
Sub-100ms per testu curtu in auto-ospitatu, 100-500ms in premium. Batch chiamate scalanu approssimativamente linearmente - 1,000 pezzi cumpleti in 2-10 secondi.
Sì - Free.ai dà l'usu cummerciale di l'incrustazioni. Costruisce ricerca di produzzione, pipelines RAG, sistemi di raccomandazione senza royalties per-vettore.