Nomic Embed v2
Free.ai (self-hosted)
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embeddings
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~100 निशानियाँ प्रति call
Nomic Embed v2 is a मॉडल एम्बेड किया जा रहा है built by Nomic AI. Strongest at Retrieval augmented generation with flexible vector sizes.. Free.ai GPUs पर स्व-होस्ट - आपके दैनिक टोकन पूल (100 टोकन कॉल में) के खिलाफ मुफ्त चलाता है. Released under Apache 2.0 - commercial use permitted on Free.ai.
बार बार पूछे जाने वाले प्रश्न
Nomic Embed v2 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.
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.
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.
512 to 8,192 tokens depending on the model. Longer inputs are truncated - chunk long documents into paragraphs before embedding.
Nomic Embed v2 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.
Yes - POST a list of strings to /v1/embeddings/ and Nomic Embed v2 returns a list of vectors in the same order. Batch size up to 2,048 per request.
L2- कोज्या समानता = डॉट उत्पाद द्वारा सामान्य रूप से सामान्य रूप से सामान्य. आगे 'सामान्याइज=गलत' यदि आप किसी भिन्न दूरी के लिए चाहते हैं.
Any - Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FAISS, LanceDB. Nomic Embed v2 returns plain JSON floats; the DB never sees the model.
Yes - POST to /v1/embeddings/ with model="Nomic Embed v2". OpenAI-compatible response shape, so existing client libraries work unchanged. /api/ has the full reference.
स्व-होड मॉडल हमारे जीपिय पर अपना पाठ रख रखें और फोन के बाद इसे फेंक दें. प्रीमियम एक DP के साथ पार. हम अपने इनपुट पर प्रशिक्षित नहीं है.
Sub-100ms for short text on self-hosted, 100-500ms on premium. Batch calls scale roughly linearly - 1,000 chunks complete in 2-10 seconds.
जी हाँ, Free.ai स्टोरिंग का व्यापार प्रदान करता है. खोज निर्माण करें, RGGs, REGs, किसी भी अभियोजक प्रतिनिधि के साथ आदेश सिस्टमों.