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-v2يعمل من رصيدك بالأسعار أعلاه. تبدأ الحسابات الجديدة باستخدام مجاني.
الإعدادات
Amazon Titan Text Embeddings V2 هو نموذج تضمين نصي من Amazon، مُدرج على api14 تحت معرّف النموذج amazon/titan-embed-text-v2. ينتمي إلى فئة التضمينات، لذا تتمثل مهمته في تحويل النص إلى متجهات بدلاً من توليد النثر أو إجراء محادثة. إذا كان تطبيقك يحتاج إلى تمثيل رقمي للنص يلتقط المعنى الدلالي، فهذا هو نوع النموذج الذي تلجأ إليه.
يأخذ النموذج النص كمدخل وحيد له ويعيد التضمينات كمخرج. يقبل حتى 8,192 رمزاً لكل مدخل، وهو قدر كافٍ لقسم طويل من مستند، أو مقال كامل، أو جزء كبير من مدخل قاعدة معرفية دون تقسيمه أولاً. المتجهات التي يعيدها مُطبَّعة ولها 1,024 بُعداً، لذا يمكنك مقارنتها مباشرة باستخدام تشابه جيب التمام أو الضرب النقطي دون خطوات تطبيع إضافية. الحد الأقصى للمخرج هو 7,372.
تشير هذه الخصائص إلى بعض الاستخدامات العملية. التوليد المعزز بالاسترجاع هو الاستخدام الواضح: ضمّن مستنداتك مرة واحدة، وضمّن استعلام المستخدم وقت الطلب، ثم اجلب أقرب الأجزاء لتغذية نموذج توليد. يعمل البحث الدلالي عبر كتالوجات المنتجات، أو تذاكر الدعم، أو الوثائق الداخلية بالطريقة نفسها، ويتعامل مع إعادة الصياغة التي قد يفوتها البحث بالكلمات المفتاحية. يستفيد التجميع واكتشاف الموضوعات من المتجهات الثابتة ذات 1,024 بُعداً، حيث يمكنك تشغيل k-means أو خوارزميات مشابهة عليها مباشرة. كما تُعد إزالة التكرار والكشف عن شبه التكرار من الاستخدامات الطبيعية، وكذلك بناء طبقة توصية تطابق العناصر بالمعنى بدلاً من الوسوم.
تستدعيه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج amazon/titan-embed-text-v2، لذا فإن أي عميل يتحدث بالفعل بصيغة تضمينات OpenAI سيعمل مع تغييرات طفيفة. وجّه عنوان URL الأساسي الخاص بك إلى api14، ومرّر مفتاح api14 الخاص بك، وأرسل نصك إلى نقطة نهاية التضمينات مع معرّف النموذج هذا. لا يدعم النموذج أي معاملات طلب إضافية تتجاوز ما تتطلبه نقطة النهاية، لذا أبقِ طلبك بسيطاً وتجنب تمرير خيارات الضبط التي لن يتم احترامها. ولأنه نموذج تضمين، فإنه لا يقبل رسائل بنمط المحادثة ولا يعيد نصاً مُولَّداً.
هناك أمر يجب أخذه في الاعتبار وهو أن هذا النموذج يتعامل مع النص فقط. إذا تضمن مدخلك صوراً أو صوتاً أو وسائط أخرى، فستحتاج إلى نموذج مختلف. وبالمثل، إذا كنت بحاجة إلى مساعد يكتب إجابات بدلاً من تمثيل النص رقمياً، فإن نموذج التضمين هو الأداة الخاطئة، وستقرن هذا النموذج بنموذج توليد بدلاً من ذلك. لكن ضمن نطاقه، يغطي مهام الاسترجاع والبحث والتجميع بنافذة سياق كبيرة بما يكفي لمعظم أجزاء المستندات.
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-v2",
"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 Text Embeddings V2.