mxbai-embed-large-v1
Free.ai (self-hosted)
·
embeddings
·
~100 tags per call
mxbai-embed-large-v1 is a Модель вбудовування побудовано mixedbread.ai. Настирливі у _ {best} for _ _. Self- host on Free.ai GPUs } безкоштовно йде проти вашого щоденного набору (100 _ на виклик _). Випущено під Apache 2.0 * _ комерційне використання на Free.ai.
Використовувати через API
Сумісний з OpenAI API REST. Створіть ключ і звантажте цю модель у секундах.
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"}'Часті запитання
mxbai-embed-large-v1 converts text into a dense vector (a list of floats) that captures meaning. Use it for semantic search, clustering, recommendation, retrieval-augmented generation (RAG), and any task where "is this text similar to that text" matters.
Типовими вимірами є 384, 768, 1024 або 1536, залежно від моделі. _ _ BGE-M3 випускає 1024- dim; OpenAI Ada випромінює 1536. Відповідь API містить розмір, отже вектор DB вибирає правильний індекс.
Сучасні моделі вбудовування (включаючи більшість варіантів на Free.ai) тренуються на 100+100 мовах. Поєднання між мовами працює як пошук англійською, співвідноситься з документами іспанською мовою.
512- 8192 маркерів, залежно від моделі. Довші значення - це довгі документи, які вносяться до абзаців перед вбудовуванням.
mxbai-embed-large-v1 runs on our own GPUs and is among the cheapest tools — about ~100 tokens per call drawn from your daily free pool. $5 = 200K tokens.
Так, якщо ви бажаєте скористатися списком рядків до / v1/ embeddings / і _ mxbai-embed-large-v1 _ _ *, буде повернуто список векторів у тому ж порядку. Пакетний розмір до 2. 048 за запитом.
L2-normalized by default — cosine similarity = dot product. Pass `normalize=false` if you want raw vectors for a different distance metric.
Будь- яка " ні," " Вейнте," " Qdantin," " Chroma," " pgvector," " LanceDB." _ mxbai-embed-large-v1 _ _ "_ " повертає " JSON floats "; " DB " ніколи не бачить моделі.
Yes — POST to /v1/embeddings/ with model="mxbai-embed-large-v1". OpenAI-compatible response shape, so existing client libraries work unchanged. /api/ has the full reference.
Модели самоврядування зберігають ваш текст на наших комп'ютерах і викидають його після повернення виклику. Прем'єр пройде з DPA. Ми не тренуємо ваші вхідні дані.
100 мм для короткого тексту на самовладанню, 100'500 мм на преміі. Пакетні дзвінки шкала, приблизно лінійно, 1000/1, завершені за 2'10 секунд.
Так, Free.ai грантів комерційно використовує вбудовування. Пошук виробництва, трубопроводи ПАГ, рекомендаційні системи без прав людини.