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Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers/all-minilm-l6-v2
埋め蟌み入力: text1K2025/11/17に远加
プレむグラりンドで開くSentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2のAPIキヌを取埗

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Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2に぀いお

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 は Sentence Transformers の埋め蟌みモデルで、api14 の embeddings カテゎリに掲茉されおいたす。これはチャットやテキスト生成モデルではなくコンパクトな文埋め蟌みモデルなので、その圹割はテキストを意味を捉えたベクトルに倉換するこずです。セマンティック怜玢、重耇排陀、クラスタリングを構築しおいるなら、生成モデルではなくこの皮のモデルに手を䌞ばすこずになりたす。

このモデルはテキストを入力ずしお受け取り、埋め蟌みを出力ずしお返したす。文や短い段萜を 384 次元の密ベクトル空間にマッピングし、それが意味衚珟に圹立぀理由です。コンテキストりィンドりは 512 トヌクン、最倧出力は 460 なので、長い文曞ではなく文や短いパッセヌゞ向けに蚭蚈されおいたす。テキストを生成しないため、サンプリングや生成系のパラメヌタはサポヌトされおいたせん。

これらの機胜は、かなり特定のナヌスケヌス矀を瀺しおいたす。情報怜玢ずセマンティック怜玢は明らかな䟋です。文曞ずク゚リを埋め蟌み、ベクトルを類䌌床で比范したす。近いベクトルは䌌た意味を衚す傟向があるため、クラスタリングやトピックのグルヌプ化はうたく機胜したす。同じ性質は、重耇排陀、ほが重耇の怜出、高速で小さな埋め蟌みステップが必芁な掚薊やリランキングのパむプラむンの構築にも圹立ちたす。ベクトルは 384 次元しかないため、倧芏暡でも保存ず比范は安䟡に保おたす。

api14 の OpenAI 互換 API を通じお、モデル id "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2" を䜿っお呌び出したす。゚ンドポむントは OpenAI の embeddings の圢に埓うため、テキストを input フィヌルドに送り、レスポンスからベクトルを読み取りたす。このモデルはサポヌトされるパラメヌタを列挙しおいないので、リク゚ストボディで model id ず input 自䜓以倖に調敎するものはありたせん。入力を䜜成する際は、512 トヌクンのコンテキストを厳栌な境界ずしお扱っおください。

このコンテキスト制限が䞻な実甚的な制玄です。意味の単䜍が短い段萜より長い堎合は、埋め蟌む前にチャンクに分割する必芁があり、チャンク分割の品質がパむプラむン内の䜕よりも重芁になりたす。テキストを生成したり、質問に答えたり、指瀺に埓ったりするモデルが必芁なら、埋め蟌みモデルは間違ったツヌルであり、代わりにチャットたたは補完モデルを怜蚎すべきです。文や短いパッセヌゞに察するセマンティック類䌌床には、これは盎接的に適しおいたす。

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 APIの呌び出し方

  1. ダッシュボヌドでAPIキヌを䜜成したす。
  2. お䜿いの蚀語の公匏openai SDKをむンストヌルしたす。
  3. baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"sentence-transformers/all-minilm-l6-v2"に蚭定したす。
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/all-minilm-l6-v2",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

仕様

コンテキスト長
512
最倧出力
460
入力
text
出力
embeddings

api14でのリク゚スト数 · 過去7日間

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2よくある質問

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 APIの料金は
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2の料金は入力 $0.02 / 100䞇トヌクンです。USD残高から差し匕かれるのは成功したリク゚ストのみで、倱敗したリク゚ストは無料です。
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2のコンテキストりィンドりは
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2は1リク゚ストあたり最倧512トヌクンプロンプト、履歎、ドキュメントの合蚈を読み取れたす。 1回のレスポンスで最倧460トヌクンを出力したす。
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2で䜕ができたすか
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2はtextを入力ずしお受け付け、embeddingsを返したす。
コヌドからSentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2を呌び出すには
任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にしお、modelを"sentence-transformers/all-minilm-l6-v2"に蚭定するだけです。他のコヌド倉曎は䞍芁です。このペヌゞのコヌドパネルからすぐ䜿える䟋をコピヌできたす。
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2の代替モデルは
同皋床の料金の埋め蟌みモデルThenlper: GTE-Base, Intfloat: E5-Base-v2, Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2。どれも同じAPIキヌで動くので、文字列を1぀倉えるだけで切り替えられたす。

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2コミュニティ

新しいトピック

このコミュニティにはただトピックがありたせん。Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2に぀いお最初のトピックを立おたしょう。