Nomic Embed v2

Free.ai (self-hosted) · embeddings · ~100 প্রতি call
~100 প্রতি call

Nomic Embed v2 হচ্ছে an embedding model যা Nomic AI দ্বারা নির্মিত। Retrieval augmented generation with flexible vector sizes.-এ সবচেয়ে শক্তিশালী। Self-hosted on Free.ai GPUs — runs free against your daily token pool (100 tokens প্রতি কল). Released under Apache 2.0 — commercial use permitted on Free.ai.

API ব্যবহার করো

OpenAI-সমর্থিত REST API। এক সেকেন্ডের মধ্যে একটি কী তৈরি করুন এবং এই মডেলটি কল করুন।

curl -X POST https://api.free.ai/v1/image/generate/ \
  -H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"nomic-embed-v2","prompt":"your prompt here"}'
API নথিপত্র API কী প্রাপ্ত করুন

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

Nomic Embed v2 টেক্সটকে একটি ঘন ভেক্টরে (ফ্লোটসমূহের একটি তালিকা) রূপান্তর করে যা অর্থ ধরে রাখে। এটি ব্যবহার করুন অর্থবোধক অনুসন্ধান, ক্লাস্টারিং, সুপারিশ, পুনরুদ্ধার-উন্নত উৎপাদন (RAG), এবং যেকোন কাজ যেখানে "এই টেক্সটটি ঐ টেক্সটের মত কিনা" গুরুত্বপূর্ণ।

মডেলের উপর নির্ভর করে সাধারণ আকার ৩৮৪, ৭৬৮, ১০২৪, অথবা ১৫৩৬। BGE-M3 দ্বারা ১০২৪-dim নির্গত হয়; OpenAI Ada দ্বারা ১৫৩৬ নির্গত হয়। API-এর প্রতিক্রিয়ায় আকার অন্তর্ভুক্ত থাকে, যাতে আপনার ভেক্টর ডাটাবেস সঠিক সূচী নির্বাচন করে।

Modern embedding models (including most options on Free.ai) are trained on 100+ languages. Cross-language retrieval works — search in English, match documents in Spanish.

মডেলের উপর নির্ভর করে ৫১২ থেকে ৮,১৯২ টোকেন। দীর্ঘ ইনপুট কাটা হবে - অন্তর্ভুক্ত করার পূর্বে দীর্ঘ নথিকে অনুচ্ছেদে ভাগ করা হবে।

Nomic Embed v2 আমাদের নিজস্ব জিপিইউতে চলছে এবং এটি সবচেয়ে সস্তা টুলসগুলোর মধ্যে অন্যতম- আপনার দৈনিক ফ্রি পুল থেকে প্রতিটি কলের জন্যে প্রায় ১০০ টোকেন। ৫ ডলার = ২০০ হাজার টোকেন।

হ্যাঁ — /v1/embeddings/ এ স্ট্রিং-এর একটি তালিকা POST করুন এবং Nomic Embed v2 একই ক্রমানুসারে ভেক্টর-এর একটি তালিকা ফিরিয়ে দেবে। প্রতিটি অনুরোধের জন্য ব্যাচের আকার ২০৪৮ পর্যন্ত হতে পারে।

ডিফল্টভাবে L2-সাধারণ করা হয়েছে — কোসাইন অনুরূপতা = বিন্দু উৎপাদন। যদি আপনি ভিন্ন দূরত্বের জন্য কাঁচা ভেক্টর চান তবে `সাধারণকরণ=মিথ্যা` প্রদান করুন।

যেকোন — Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FAISS, LanceDB। Nomic Embed v2 প্লেইন JSON ফ্লোট ফিরিয়ে দেয়; DB মডেল কখনোই দেখে না।

হ্যাঁ — /v1/embeddings/ এ POST করা হবে model="Nomic Embed v2" সহযোগে। OpenAI-র সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রতিক্রিয়া আকৃতি, তাই বর্তমান ক্লায়েন্ট লাইব্রেরীগুলো অদলবদল ছাড়াই কাজ করবে। /api/-র কাছে সম্পূর্ণ রেফারেন্স রয়েছে।

স্ব-হোস্ট মডেল আপনার টেক্সট আমাদের GPUs রাখুন এবং কল ফিরে পরে এটি পরিত্যাগ করুন। প্রিমিয়াম একটি DPA সঙ্গে পাস। আমরা আপনার ইনপুট প্রশিক্ষণ না।

স্ব-হোস্টকৃত সংক্ষিপ্ত টেক্সটের জন্য সাব-১০০মিসেস, প্রিমিয়াম ১০০-৫০০মিসেস। ব্যাচ কলগুলি প্রায় লাইনগতভাবে স্কেল করে - ১,০০০ টুকরা ২-১০ সেকেন্ডে সম্পন্ন হয়।

Yes — Free.ai grants commercial use of embeddings. Build production search, RAG pipelines, recommendation systems with no per-vector royalty.

Free.ai ভালোবাসো?

এই পাতাটি রেটিং দিন