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.
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2جرّب Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 الآن
يعمل من رصيدك بالأسعار أعلاه. تبدأ الحسابات الجديدة باستخدام مجاني.
ستظهر النتائج هنا.
الإعدادات
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 في لمحة
- سعر الإدخال أقل بنسبة 75% من متوسط 34 نموذج في فئة تضمينات.
حول Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 هو نموذج تضمين من Sentence Transformers، مُدرج على api14 ضمن فئة التضمينات. وهو نموذج مدمج قائم على MiniLM، والغرض منه تحويل النص إلى متجهات بدلاً من توليد النص. تاريخ إصدار المزوّد المسجَّل له هو 2025-11-18.
يقبل النموذج النص كمدخل ويعيد التضمينات كمخرج. وهو يحوّل الجمل والفقرات القصيرة إلى فضاء متجهي كثيف بأبعاد 384، منتجاً تضمينات دلالية مُحسَّنة لكشف إعادة الصياغة، وتقييم التشابه الدلالي، والتجميع، والاسترجاع الخفيف. طول السياق لديه هو 512 رمزاً، والحد الأقصى للمخرج هو 460. لا توجد أي وسائط أخرى للمدخلات أو المخرجات: فهو لا يستقبل الصور أو الصوت أو الملفات، ولا ينتج إكمالات محادثة أو نصاً حراً.
تشير هذه القدرات إلى مجموعة استخدامات محددة إلى حد ما. ولأن المتجهات مُدرَّبة على وضع إعادات الصياغة قريبة من بعضها، فإن النموذج يناسب تقييم التشابه الدلالي، حيث تقارن قطعتين من النص وتحتاج إلى رقم يعكس المعنى بدلاً من التداخل اللفظي. وهو يناسب كشف إعادة الصياغة، وتجميع الجمل أو الفقرات القصيرة في مجموعات حسب الموضوع، والاسترجاع الخفيف، حيث تُضمِّن استعلاماً ومجموعة من المقاطع المرشحة وترتّب المقاطع حسب المسافة. وإزالة التكرار للمدخلات شبه المتطابقة، وتجميع تذاكر الدعم أو الملاحظات، وبناء فهرس بحث دلالي صغير على مستندات قصيرة، كلها استخدامات طبيعية. ويعني سياق الـ 512 رمزاً أن كل مدخل ينبغي أن يكون جملة أو فقرة قصيرة بدلاً من مستند طويل؛ فالمواد الأطول تحتاج إلى تقسيم إلى أجزاء قبل التضمين.
تستدعيه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2". ولأن نقطة النهاية تتبع شكل تضمينات OpenAI، فإنك ترسل نصك كمدخل وتقرأ المتجه من الاستجابة. ولا يسرد النموذج أي معاملات مدعومة، لذا لا توجد خيارات إضافية للعيّنات أو التوليد لضبطها؛ أبقِ الطلب على معرّف النموذج ونص المدخل. ويغطي جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة أي تفاصيل للفوترة.
القيد الرئيسي الذي يجب التخطيط له هو سياق الـ 512 رمزاً. إذا كانت مدخلاتك مستندات طويلة، أو إذا كنت تحتاج إلى نص مُولَّد بدلاً من المتجهات، فإن هذا النموذج ليس الخيار الصحيح وسيكون نموذج توليد النص أنسب. أما بالنسبة لأعمال التضمين على مستوى الجملة والفقرة القصيرة، فهو خيار صغير ومباشر.
كيف تستدعي Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 API
- أنشئ مفتاح API في لوحة التحكم.
- ثبّت حزمة openai SDK الرسمية للغتك.
- اضبط baseURL على https://api14.com/api/v1 وmodel على "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2".
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": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
المواصفات
- طول السياق
- 512
- الحد الأقصى للإخراج
- 460
- الإدخال
- text
- الإخراج
- embeddings
الطلبات على api14 · آخر 7 أيام
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2: الأسئلة الشائعة
- كم تكلفة Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 API؟
- تكلفة Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 هي الإدخال 0.02 US$ / مليون رمز. تُخصم من رصيدك بالدولار للطلبات الناجحة فقط؛ أما الطلبات الفاشلة فمجانية.
- ما نافذة السياق في Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2؟
- يقرأ Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 حتى 512 رمز في الطلب الواحد، الموجّه والسجل والمستندات معًا. ويكتب حتى 460 رمز إخراج في كل استجابة.
- ماذا يستطيع Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 أن يفعل؟
- يقبل Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 text ويعيد embeddings.
- كيف أستدعي Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 من الكود الخاص بي؟
- وجّه أي OpenAI SDK إلى https://api14.com/api/v1 واضبط model على "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2"، دون أي تغييرات أخرى في الكود. انسخ مثالًا جاهزًا من لوحة الكود في هذه الصفحة.
- ما بدائل Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2؟
- نماذج تضمينات مماثلة بسعر قريب: Thenlper: GTE-Base, Intfloat: E5-Base-v2, Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2. تعمل جميعها بمفتاح API نفسه، فالتبديل مجرد تغيير سلسلة واحدة.
مجتمع Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
موضوع جديدلا توجد مواضيع في هذا المجتمع بعد. افتح أول موضوع عن Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2.