mxbai-embed-large-v1
Free.ai (self-hosted)
·
embeddings
·
~100 ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਤੀ call
mxbai-embed-large-v1 a ਈਮੇਜ਼ mixedbread.ai ਵਲੋਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ । ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ Semantic search, clustering, similarity. ਉੱਤੇ ਹੈ। Free.ai GPUs ਉੱਤੇ ਸਵੈ-ਹੋਸਟ ਕੀਤਾ — ਤੁਹਾਡੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਟੋਕਨ ਪੁਲ (100 ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਤੀ ਕਾਲ) ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਮੁਫ਼ਤ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। Apache 2.0 ਅਧੀਨ ਛਾਪਿਆ ਗਿਆ - Free.ai ਉੱਤੇ ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੈ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
mxbai-embed-large-v1 ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਘਣ ਵੈਕਟਰ (ਫਲੋਟ ਦੀ ਲਿਸਟ) ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਰਥ ਨੂੰ ਫੜਦਾ ਹੈ । ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਮਟਿਕ ਖੋਜ, ਕਲਾਸਟਰਿੰਗ, ਸਿਫਾਰਸ਼, ਰਿਟਰਨ- ਐਗਜ਼ਿਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਮ ਲਈ ਵਰਤੋਂ, ਜਿੱਥੇ "ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਉਸ ਟੈਕਸਟ ਵਾਂਗ ਹੈ" ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ।
Typical dimensions are 384, 768, 1024, or 1536 depending on the model. BGE-M3 emits 1024-dim; OpenAI Ada emits 1536. The API response includes the dimension so your vector DB picks the right index.
ਆਧੁਨਿਕ ਇੰਬੈੱਡਿੰਗ ਮਾਡਲ (Free.ai ਉੱਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚੋਣਾਂ ਸਮੇਤ) 100+ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਟਰੇਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ । ਕ੍ਰਾਸ- ਭਾਸ਼ਾ ਖੋਜੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਖੋਜ, ਸਪੇਨੀ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦਾ ਡੌਕੂਮੈਂਟ ।
512 to 8,192 tokens depending on the model. Longer inputs are truncated - chunk long documents into paragraphs before embedding.
mxbai-embed-large-v1 ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ GPUs ਉੱਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੇ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ - ~100 ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਤੀ ਕਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮੁਫ਼ਤ ਪੁਲ ਤੋਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। $5 = 200K ਟੋਕਨ।
ਹਾਂ - /v1/embeddings/ ਨੂੰ ਸਤਰ ਦੀ ਲਿਸਟ POST ਕਰੋ ਅਤੇ mxbai-embed-large-v1 ਇੱਕੋ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਦੀ ਲਿਸਟ ਮੁੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ । ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਲਈ ਬੈਚ ਸਾਈਜ਼ 2,048 ਤੱਕ ਹੈ ।
ਡਿਫਾਲਟ L2- ਨਾਰਮਲ - ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ = ਬਿੰਦੂ ਉਤਪਾਦ ਹੈ । ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵੱਖਰੇ ਦੂਰੀ ਮੀਟਰਿਕ ਲਈ Raw ਵੈਕਟਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ 'normalize=false' ਦਿਓ ।
ਕੋਈ ਵੀ - Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FAISS, LanceDB. mxbai-embed-large-v1 plain JSON floats ਮੁੜ- ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; DB ਕਦੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਵੇਖਦਾ ਹੈ ।
ਹਾਂ - /v1/ embeddings/ ਨੂੰ POST ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ "mxbai-embed-large-v1" ਨਾਲ । OpenAI- ਅਨੁਕੂਲ ਜਵਾਬ ਫਾਰਮੈਟ, ਇਸ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਕਲਾਂਇਟ ਲਾਇਬਰੇਰੀਆਂ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ । /api/ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਹਵਾਲਾ ਹੈ ।
ਆਪਣਾ- ਹੋਸਟ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਾਡੇ GPU ਉੱਤੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਲ ਆਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ DPA ਨਾਲ ਪਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ । ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਇੰਪੁੱਟ ਉੱਤੇ ਟਰੇਨਿੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ।
ਸਬ-100ms ਛੋਟੇ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਸਵੈ-ਹੋਸਟ, 100-500ms ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਉੱਤੇ। ਬੈਚ ਕਾਲਾਂ ਲਗਭਗ ਰੇਖਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਸਕੇਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ - 1,000 ਟੁਕੜੇ2- 10 ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਹਾਂ - Free.ai ਇੰਬੈੱਡਿੰਗਾਂ ਦਾ ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ । ਪਰੋਡਕਸ਼ਨ ਖੋਜ, RAG ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਸਿਫਾਰਸ਼ ਸਿਸਟਮ ਬਿਨਾਂ ਪਰ- ਵੈਕਟਰ ਰਿਆਇਤ ਦੇ ਬਣਾਓ ।