mxbai-embed-large-v1
Free.ai (self-hosted)
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embeddings
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~100 Anzahl der Token je call
mxbai-embed-large-v1 ist an Einbettungsmodell, gebaut von mixedbread.ai. Am stärksten bei Semantic search, clustering, similarity.. Selbstgehostet auf Free.ai GPUs — läuft kostenlos gegen Ihren täglichen Tokenpool ({tpm__tokens} pro Anruf). Veröffentlicht unter Apache 2.0 - kommerzielle Nutzung auf Free.ai erlaubt.
Häufig gestellte Fragen
mxbai-embed-large-v1 wandelt Text in einen dichten Vektor (eine Liste von Floats), der Bedeutung erfasst. Verwenden Sie es für semantische Suche, Clustering, Empfehlung, retrieval-augmented Generation (RAG) und jede Aufgabe, bei der "dieser Text ähnlich wie dieser Text" zählt.
Typische Abmessungen sind 384, 768, 1024 oder 1536 je nach Modell. BGE-M3 emittiert 1024-dim; OpenAI Ada emittiert 1536. Die API-Antwort enthält die Dimension, so dass Ihr Vektor DB wählt den richtigen Index.
Moderne Einbettungsmodelle (einschließlich der meisten Optionen auf Free.ai) werden auf 100+ Sprachen trainiert. Sprachenübergreifende Recherchen - Suche in Englisch, Match-Dokumente in Spanisch.
512 bis 8,192 Tokens je nach Modell. Längere Eingänge sind abgeschnitten - lange Dokumente vor dem Einbetten in Absätze eingeteilt.
mxbai-embed-large-v1 läuft auf unseren eigenen GPUs und gehört zu den billigsten Tools - ca. ~100 Token pro Anruf aus Ihrem täglichen kostenlosen Pool gezogen. $5 = 200K Token.
Yes - POST a list of strings to /v1/embeddings/ and mxbai-embed-large-v1 returns a list of vectors in the same order. Batch size up to 2,048 per request.
L2-normalisiert standardmäßig - Kosinusgleichheit = Punktprodukt. Pass `normalize=false`, wenn Sie Rohvektoren für eine andere Distanzmetrik wünschen.
Any - Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FAISS, LanceDB. mxbai-embed-large-v1 liefert einfache JSON-Floats zurück; die DB sieht das Modell nie.
Ja - POST auf /v1/embeddings/ mit model="mxbai-embed-large-v1". OpenAI-kompatible Antwortform, so dass bestehende Client-Bibliotheken unverändert funktionieren. /api/ hat die vollständige Referenz.
Selbst gehostete Modelle behalten Ihren Text auf unseren GPUs und verwerfen ihn nach dem Anruf zurück. Premium-Durchlauf mit einem DPA. Wir trainieren nicht auf Ihren Eingängen.
Sub-100ms für Kurztext auf selbst gehosteten, 100-500ms auf Premium. Batch-Aufrufe skalieren grob linear - 1.000 Stück komplett in 2-10 Sekunden.
Ja - Free.ai gewährt kommerzielle Nutzung von Einbettungen. Bauen Sie Produktionssuche, RAG-Pipelines, Empfehlungssysteme ohne pro-Vektor-Lizenzgebühren.