Nomic Embed v2
Free.ai (self-hosted)
·
embeddings
·
~100 token bawat call
Ang Nomic Embed v2 ay isang an na embedding modelo na binuo ng Nomic AI. Ang.ph ay ang Internet country code top-level domain (ccTLD) para sa Pilipinas. Ang Free.ai ay isang planetang hindi pangunahin. <references> Ang lathalaing ito na tungkol sa Astronomiya ay isang usbong. Ang Free.ai ay isang planetang hindi pangunahin.
Gamitin sa pamamagitan ng API
OpenAI-compatible REST API. Bumuo ng isang susi at tawagan ang modelong ito sa ilang segundo.
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"}'Mga Madalas Itanong
Ang Nomic Embed v2 ay nagko-convert ng teksto sa isang malakihang vector (isang listahan ng mga float) na nagrerekord ng kahulugan. Gamitin ito para sa semantikong paghahanap, pag-cluster, rekomendasyon, pag-aaksaya-pagtaas ng henerasyon (RAG), at anumang gawain kung saan "ang tekstong ito ay katulad ng tekstong iyon" ay mahalaga.
Ang mga karaniwang sukat ay 384, 768, 1024, o 1536 depende sa modelo. BGE-M3 emits 1024-dim; OpenAI Ada emits 1536. Ang API tugon ay kasama ang sukat kaya ang iyong vector DB picks ang karapatan index.
Modernong embedding modelo (kabilang ang karamihan sa mga pagpipilian sa Free.ai) ay sinanay sa 100 + wika. Cross-wika pagbawi gumagana — paghahanap sa Ingles, tugma dokumento sa Espanyol.
512 sa 8,192 token depende sa modelo. Mas mahabang input ay truncated – piraso mahabang mga dokumento sa mga talata bago ang pag-embed.
Ang Nomic Embed v2 ay tumatakbo sa aming sariling GPUs at isa sa mga pinakamurang tool — tungkol sa ~100 token bawat tawag na inilabas mula sa iyong araw-araw na libreng pool. $5 = 200K token.
Oo — POST ng isang listahan ng mga string sa / v1 / embeddings / at Nomic Embed v2 bumalik ng isang listahan ng mga vectors sa parehong pagkakasunud-sunod.
L2-normalized sa pamamagitan ng default — cosine pagkakatulad = dot produkto. Pumasa `normalize = false` kung nais mong raw vectors para sa isang iba't ibang distansya metriko.
Ang mga halimbawa nito ay ang mga sumusunod: Nomic Embed v2 ay nagbabalik ng mga simpleng JSON floats; ang DB ay hindi kailanman nakikita ang modelo.
Ang mga ito ay: 1. ang mga karaniwang pangalan ng mga hayop 2. ang mga pangalan ng mga halaman 3. ang mga pangalan ng mga halaman na hindi na ginagamit 4. ang mga pangalan ng mga halaman na ginagamit na.
Self-hosted modelo panatilihin ang iyong teksto sa aming GPUs at i-discard ito pagkatapos ng tawag bumalik. Premium pumasa sa pamamagitan ng isang DPA. Hindi namin tren sa iyong mga input.
Sub-100ms para sa maikling teksto sa self-hosted, 100-500ms sa premium. Batch tawag scale humigit-kumulang linearly — 1,000 chunks kumpleto sa 2-10 segundo.
Oo — Free.ai grants komersyal na paggamit ng embeddings. Bumuo ng paghahanap sa produksyon, RAG pipelines, mga sistema ng rekomendasyon na walang per-vector royalty.