Nomic Embed v2

Free.ai (self-hosted) · embeddings · ~100 unit synonyms for matching user input call
~100 unit synonyms for matching user input call

Nomic Embed v2 a beágyazódó modell készítette Nomic AI. A legerősebb aRetrieval augmented generation with flexible vector sizes.. Önálló, Free.ai GPU-n fut ingyenes ellen a napi token medence (100 tokens hívásonként). A Apache 2.0 alatt kiadott kereskedelmi célú felhasználás megengedett Free.ai-en.

Alkalmazása API-n keresztül

OpenAI-kompatibilis REST API. Létrehoz egy kulcsot, és hívja ezt a modellt másodpercek alatt.

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 dokumentáció Szerezd meg az API kulcsot

Gyakran ismételt kérdések

Nomic Embed v2 a szöveget sűrű vektorrá alakítja (az úszók listája), amely elfogja a jelentést. Használja szemantikus keresésre, klaszterezésre, ajánlásra, visszakeresésre használt generációra (RAG), és minden olyan feladatra, ahol "ez a szöveg hasonló ahhoz a szöveghez" számít.

Tipikus méretek: 384, 768, 1024, vagy 1536 a modelltől függően. BGE-M3 1024-dim; OpenAI Ada 1536-ot bocsát ki. Az API válasz magában foglalja a dimenziót, így a vektor DB kiválasztja a megfelelő indexet.

Modern beágyazási modellek (beleértve a legtöbb lehetőséget Free.ai) képzett 100+ nyelvek. Keresztnyelvi visszakeresési munkák • keresés angolul, match dokumentumok spanyolul.

512-8,192 zsetonok a modelltől függően. Hosszabb bemenetek csonkolt · hosszú dokumentumok beágyazása előtt bekezdéseket.

Nomic Embed v2 fut a saját GPU-inkon, és az egyik legolcsóbb eszköz, ~100 token hívásonként a napi ingyenes medence. $5 = 200K token.

A /v1/embeddings/ és a Nomic Embed v2 függvényhez tartozó sztringek listáját küldi vissza a vektorok ugyanazon sorrendben. Batch size up to 2,048 per request.

L2-normalizálva alapértelmezés szerint ★ cosine hasonlóság = pont termék. Pass Πnormalize = false Π ha azt szeretnénk, nyers vektorok a különböző távolságmérő.

Bármelyik Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FAISS, LanceDB. Nomic Embed v2 vissza egyszerű JSON úszik; a DB soha nem látja a modellt.

Igen, a /v1/embeddings-be/ modellel="Nomic Embed v2." OpenAI-kompatibilis válaszforma, így a meglévő klienskönyvtárak változatlanul működnek. /api/ rendelkezik a teljes hivatkozással.

Önálló modellek tartsa a szöveget a GPU-kon, és dobja el, miután a hívás visszatér. Premium áthalad egy DPA. Mi nem vonat a bemenetek.

Szub-100ms a rövid szöveg az önfoglalkoztató, 100-500ms a prémium. Batch hívások skála nagyjából lineárisan 1000 darab teljes, 2 -10 másodperc alatt.

Igen, Free.ai ad kereskedelmi hasznosítású beágyazások. Építeni termelési keresés, RTI csővezetékek, ajánló rendszerek nem per-vektor jogdíjak.

Love this tool? Share it!

Szavazz erre az oldalra