Nomic Embed v2
Free.ai (self-hosted)
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embeddings
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~100 gettoni per call
Nomic Embed v2 è a Modello di inserimento costruito da Nomic AI. Il piu' forte di Retrieval augmented generation with flexible vector sizes.. Self-hosted on Free.ai GPU Il token è libero contro il tuo token pool giornaliero (100 tokens per chiamata). Rilasciato sotto Apache 2.0 - uso commerciale consentito su Free.ai.
Domande frequenti
Nomic Embed v2 converte il testo in un vettore denso (un elenco di galleggianti) che cattura il significato. Usalo per la ricerca semantica, il raggruppamento, la raccomandazione, la generazione aumentata di recupero (RAG), e qualsiasi compito in cui "è questo testo simile a quel testo" conta.
Le dimensioni tipiche sono 384, 768, 1024, o 1536 a seconda del modello. BGE-M3 emette 1024-dim; OpenAI Ada emette 1536. La risposta API include la dimensione in modo che il vettore DB sceglie l'indice giusto.
I modelli moderni di integrazione (compresa la maggior parte delle opzioni su Free.ai) sono formati su 100+ lingue. Lavori di recupero di lingue incrociate - ricerca in inglese, documenti di corrispondenza in spagnolo.
512 a 8.192 gettoni a seconda del modello. Gli input più lunghi sono troncati - pezzi lunghi documenti nei paragrafi prima di incorporare.
Nomic Embed v2 funziona con le nostre GPU ed è tra gli strumenti più economici - circa ~100 gettoni per chiamata estratti dal vostro piscina gratuita quotidiana. $5 = 200K gettoni.
Sì - POST un elenco di stringhe a /v1/embeddings/ e Nomic Embed v2 restituisce un elenco di vettori nello stesso ordine. Dimensione del lotto fino a 2,048 per richiesta.
L2-normalizzato per impostazione predefinita - somiglianza coseno = prodotto puntino. Passo -normalizzare=falso- se si vogliono vettori grezzi per una metrica di distanza diversa.
Any - Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, FASS, LanceDB. Nomic Embed v2 restituisce semplici carri JSON; il DB non vede mai il modello.
Sì - POST a /v1/embeddings/ con model="Nomic Embed v2." Forma di risposta compatibile con OpenAI, quindi le librerie client esistenti funzionano inalterate. /api/ ha il riferimento completo.
I modelli auto-ospitati mantengono il testo sulle nostre GPU e lo scartano dopo il ritorno della chiamata. Passaggio Premium con un DPA. Non ci alleniamo sui vostri input.
Sotto-100ms per testo breve su auto-hosted, 100-500ms su premium. Le chiamate in batch scalano approssimativamente lineare - 1.000 pezzi completi in 2-10 secondi.
Sì - Free.ai concede l'uso commerciale di incorniciature. Ricerca di produzione, condotte RAG, sistemi di raccomandazione senza royalty per vettori.