mxbai-embed-large-v1
Free.ai (self-hosted)
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embeddings
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~100 Torneiras por call
mxbai-embed-large-v1 é a modelo de inserção construído por mixedbread.ai. A mais forte em Semantic search, clustering, similarity.. Self-hosted on Free.ai GPUs — corre livre contra a sua piscina cotidiana de tokens (100 tokens por chamada). Lançado sob Apache 2.0 - uso comercial permitido em Free.ai.
Perguntas Frequentes
mxbai-embed-large-v1 converte texto em um vetor denso (uma lista de flutuantes) que capta significado. Use-o para pesquisa semântica, agrupamento, recomendação, geração ativada de recuperação (RAG), e qualquer tarefa em que "é este texto semelhante ao texto" importa.
As dimensões típicas são 384, 768, 1024 ou 1536, dependendo do modelo. BGE-M3 emite 1024-dim; OpenAI Ada emite 1536. A resposta API inclui a dimensão para que seu vetor DB escolhe o índice certo.
Modelos de incorporação modernos (incluindo a maioria das opções em Free.ai) são treinados em mais de 100 idiomas. Trabalhos de recuperação de idiomas cruzados - pesquisa em inglês, documentos de correspondência em espanhol.
512 a 8.192 fichas dependendo do modelo. Inputs mais longos são truncados - fragmentar documentos longos em parágrafos antes de encaixar.
mxbai-embed-large-v1 funciona por conta própria GPUs e está entre as ferramentas mais baratas - cerca de ~100 fichas por chamada tirada a partir de sua piscina gratuita diária. $5 = fichas de 200K.
Sim - POST uma lista de cordas para /v1/einclusões/ e mxbai-embed-large-v1 devolve uma lista de vetores na mesma ordem. Tamanho de lote até 2.048 por pedido.
L2-normalizado por padrão - semelhança de cosseno = produto dot. Passar `normalize=false' se você quer vetores crus para uma métrica de distância diferente.
Qualquer - Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FAISS, LanceDB. mxbai-embed-large-v1 retorna floats simples JSON; o DB nunca vê o modelo.
Sim - POST to /v1/einclusives/ com model="mxbai-embed-large-v1". Forma de resposta compatível com o OpenAI, assim as bibliotecas de clientes existentes funcionam inalteradas. /api/ tem a referência completa.
Os modelos auto-hostados mantenham o seu texto em nossas UPG e descartam-no após os retornos de chamada. Premium passa com um DPA. Nós não treinamos em seus insumos.
Sub-100ms para texto curto em auto-hosted, 100-500ms em premium. Escala de lote de aproximadamente linearmente - 1.000 pedaços completos em 2-10 segundos.
Sim - Free.ai concede uso comercial de encadagens. Construir pesquisa de produção, gasodutos RAG, sistemas de recomendação sem royalte por-vector.