نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.
amazon/titan-embed-text-v1يعمل من رصيدك بالأسعار أعلاه. تبدأ الحسابات الجديدة باستخدام مجاني.
الإعدادات
Amazon Titan Embeddings G1 - Text هو نموذج تضمين نصي من Amazon، وهو جزء من عائلة Titan للنماذج الأساسية. إنه نموذج تضمين نصي من الجيل الأول من Titan، وفئته الرئيسية هي التضمينات. بدلاً من توليد النثر، يحوّل النص إلى متجهات رقمية تمثل المعنى، مما يجعله لبنة أساسية لأنظمة البحث والاسترجاع والتشابه.
يقبل النموذج إدخالاً نصياً فقط ويعيد التضمينات كمخرجات. يمكن أن يصل طول كل إدخال إلى 8,192 رمزاً، مما يسمح بتضمين مستندات كبيرة أو مقاطع طويلة في طلب واحد. يعيد متجهات ثابتة بأبعاد 1,536، لذا فإن شكل المخرجات متوقع ومتسق عبر الاستدعاءات، مما يبسط التخزين في قاعدة بيانات متجهات والمقارنة بين المتجهات. الحد الأقصى للمخرجات هو 7,372.
نظراً لأن النموذج ينتج تضمينات بدلاً من نص، فإن حالات الاستخدام تنبع من التشابه والاسترجاع. يمكنك تضمين مجموعة من المستندات وتضمين استعلامات المستخدمين وقت الطلب، ثم ترتيب المستندات حسب تشابه المتجهات لبناء بحث دلالي عبر قواعد المعرفة الداخلية أو الوثائق أو كتالوجات المنتجات. يدعم النهج نفسه التوليد المعزز بالاسترجاع، حيث يتم جلب المقاطع ذات الصلة وتمريرها إلى نموذج توليد نص منفصل. تناسب التضمينات أيضاً التجميع والتجميع الموضوعي لمجموعات النصوص الكبيرة، وإزالة التكرار للمحتوى شبه المتطابق، والتصنيف عبر مقارنة متجه مستند بأمثلة موسومة، وميزات التوصية أو المطابقة التي تعتمد على القرب الدلالي بدلاً من التداخل في الكلمات المفتاحية. يعني حد الإدخال البالغ 8,192 رمزاً أنه يمكن تضمين المقالات والتقارير الطويلة دون تقسيمها إلى العديد من الأجزاء الصغيرة، رغم أن التقسيم قد يظل مفضلاً عندما تحتاج إلى استرجاع على مستوى المقطع.
تستدعي النموذج عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج "amazon/titan-embed-text-v1". نظراً لأن الواجهة تتبع اصطلاح التضمينات في OpenAI، يمكن لمكتبات عملاء OpenAI وSDKs الموجودة توجيه عنوان URL الأساسي لـ api14 وإرسال طلبات التضمين بمعرّف النموذج هذا، مما يبقي عمل التكامل صغيراً إذا كان لديك بالفعل خط أنابيب للتضمينات. لا يسرد النموذج أي معاملات طلب مدعومة تتجاوز حقول طلب التضمين القياسية، لذا خطط لإرسال نص الإدخال ومعرّف النموذج، وتعامل مع المتجهات المعادة بأبعاد 1,536 مباشرة.
فكر فيما إذا كان نموذج التضمين هو الخيار المناسب أصلاً: هذا النموذج لا يولّد نصاً، لذا فإن مهام مثل التلخيص أو الإجابة على الأسئلة أو الدردشة تحتاج إلى نموذج توليد نص منفصل، مع استخدام Titan Embeddings إلى جانبه للاسترجاع. إذا كنت بحاجة إلى حجم متجهات مختلف أو جيل أحدث من تضمينات Titan، تحقق مما يعرضه api14 تحت مزوّد Amazon قبل الالتزام بمعرّف النموذج هذا.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "amazon/titan-embed-text-v1",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
لا توجد مواضيع في هذا المجتمع بعد. افتح أول موضوع عن Amazon: Titan Embeddings G1 - Text.