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.
cohere/embed-5-fastيعمل من رصيدك بالأسعار أعلاه. تبدأ الحسابات الجديدة باستخدام مجاني.
الإعدادات
Cohere: Embed 5 Fast هو نموذج تضمين متعدد الوسائط من Cohere، ويُطرح كالفئة الأقل زمن استجابة والأكثر كفاءة من حيث التكلفة ضمن عائلة Embed 5 التابعة للشركة. وهو مصمم للمطورين الذين يحتاجون إلى تحويل المحتوى إلى تمثيلات متجهة على نطاق واسع، حيث تكون الإنتاجية وسرعة الاستجابة بنفس أهمية جودة التضمين. يقع النموذج في فئة التضمينات وليس في فئة المحادثة، لذا فهو لا يولّد نصاً حوارياً؛ بل تتمثل مهمته في إنتاج متجهات يمكن للأنظمة اللاحقة البحث فيها أو المقارنة بينها أو تصنيفها.
يقبل النموذج النص والصور والمحتوى المتداخل من النص والصور كمدخلات، ويعيد التضمينات كمخرج وحيد له. ويعني دعم المدخلات متعددة الوسائط أن نموذجاً واحداً يمكنه تضمين فقرة أو صورة منتج أو صفحة مستند تمزج بين الاثنين، مما يبقي خطوط أنابيب الاسترجاع أبسط من الحفاظ على مُرمِّزات منفصلة للنص والصور. ويوفر طول سياق يبلغ 128,000 رمز، مع حد أقصى للمخرج يبلغ 115,200، مما يمنحه مجالاً للتعامل مع المستندات الطويلة والحمولات الكبيرة من الصور والنصوص دون تقسيم مكثف. وبعدد معلمات يبلغ نحو 1B، فهو نموذج مدمج بحكم التصميم، وهو ما يتسق مع طرحه كسريع وفعّال من حيث التكلفة.
تشير هذه القدرات إلى مجموعة محددة إلى حد ما من حالات الاستخدام. البحث الدلالي عبر الوسائط المختلطة هو الأنسب بشكل مباشر: فهرسة النصوص والصور في فضاء متجهي واحد بحيث يمكن للاستعلام استرجاع أي منهما. يمكن لخطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع استخدامه لتضمين قواعد معرفية تحتوي على أشكال أو لقطات شاشة أو صفحات ممسوحة ضوئياً إلى جانب النصوص. وتستفيد أنظمة التوصية والتشابه من الفضاء المشترك، لأن العناصر يمكن مقارنتها بغض النظر عما إذا كان محتواها نصياً أو بصرياً. كما تُعد التصنيف والتجميع وإزالة التكرار وكشف الشذوذ على المدونات الكبيرة تطبيقات طبيعية أيضاً، لا سيما حين يجعل حجم البيانات زمن الاستجابة والتكلفة لكل تضمين مصدر قلق عملي.
يمكنك استدعاء النموذج عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI من api14 باستخدام معرّف النموذج "cohere/embed-5-fast". ولأن نقطة النهاية تتبع اصطلاح التضمينات في OpenAI، يمكن للعملاء ومجموعات أدوات التطوير SDKs الحالية التي تستهدف تلك الواجهة بالفعل أن تتوجه إلى api14 بتغييرات طفيفة، وعادةً يكون ذلك بمجرد تبديل عنوان URL الأساسي ومعرّف النموذج. ولا يعلن النموذج عن أي معلمات طلب مدعومة تتجاوز شكل طلب التضمين القياسي، لذا لا ينبغي أن تتوقع توفر مقابض ضبط مثل الأبعاد المخصصة أو خيارات خاصة بمزود الخدمة؛ أرسل مدخلاتك واقرأ المتجهات المعادة.
وبما أنه الفئة السريعة من عائلة Embed 5، فهو الخيار الافتراضي المعقول عندما تقوم بالتضمين على نطاق واسع ويكون زمن الاستجابة أو الإنتاجية هو القيد. وإذا كان عبء عملك نصياً بحتاً ولا يحتاج إلى معالجة الصور، فقد يكون نموذج تضمين نصي فقط أكثر ملاءمة. وإذا كنت تحتاج إلى نموذج يولّد نصاً بدلاً من المتجهات، فهذا ليس الخيار الصحيح، لأن نمط مخرجاته هو التضمينات فقط.
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": "cohere/embed-5-fast",
"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 Cohere: Embed 5 Fast.