Perplexity: Embed V1 4B

Perplexity: Embed V1 4B は、Perplexity のテキスト埋め込みモデルで、プロバイダーによって 2026 年 3 月 16 日にリリースされました。これはチャットカテゴリではなく埋め込みカテゴリに属しており、つまり会話形式の回答を生成しません。代わりに、テキストをベクトル表現に変換し、それを保存して検索対象とします。名前の 4B はこのバリアントのパラメータ数を指し、Perplexity は pplx-embed-v1 ファミリーを実世界のウェブ規模の検索における最先端として位置づけており、そのファミリー内で 4B モデルが検索品質を最大化します。

このモデルは入力モダリティとしてテキストのみを受け付け、出力モダリティとして埋め込みのみを返します。コンテキスト長 32000 トークンをサポートするため、1 回のリクエストで短い断片ではなく長い文書をカバーできます。報告されている最大出力は 28800 です。出力は散文ではなくベクトルであるため、テキスト生成ステップも、調整すべきサンプリング動作もありません。テキストを送信すると数値表現が返され、その表現が入力の意味的な内容を担います。

実用的な用途は、密検索から直接導かれます。文書やウェブページのコーパスを埋め込み、ベクトルをベクトルデータベースに保存し、その後ユーザークエリを埋め込んで最近傍を検索できます。このパターンは、セマンティック検索、言語モデルが回答前に relevant な passage を必要とする retrieval augmented generation パイプライン、重複排除とほぼ重複の検出、クラスタリングとトピックのグループ化、ラベル付き例とベクトルを比較することによる分類、推薦や類似性の機能をカバーします。32000 トークンのコンテキストは、インデックス化したい単位が長い場合に有用です。つまり、単一の文ではなく、完全な記事、ドキュメントページ、長いサポートスレッドなどです。

api14 を通じてこのモデルを呼び出す方法は、ゲートウェイ上の他のモデルと同じです。api14 は OpenAI 互換 API を公開しているためです。リクエストでモデル id を perplexity/pplx-embed-v1-4b に設定し、テキストを input として送信します。エンドポイントが OpenAI 互換であるため、既存の OpenAI クライアントライブラリとコードパスは、通常、base URL、key、モデル id を変更するだけで動作します。このモデルはサポートされているパラメータを報告しないため、temperature や top_p などの追加の調整項目は設定しません。リクエストは本質的にテキスト入力と埋め込み出力です。

計画すべき点の 1 つは、サポートされているパラメータが存在しないことです。ワークフローが生成動作の調整に依存している場合、これは適切なモデルではありません。埋め込みを生成し、それ以外は何も生成しないためです。また、単一モダリティモデルであるため、画像や音声を扱えません。タスクが検索ではなく生成、要約、対話である場合、チャットモデルまたは補完モデルが適切な選択であり、この埋め込みモデルはその横で検索レイヤーとして最もよく適合します。