Embedding

Text Embedding V4

Text Embedding V4 ist Alibabas Text-Embedding-Weg für semantische Indexierung und Retrieval. Nfero verwendet es als Grundseiten für Suchplanung und RAG.

EmbeddingEinbettenDemo-Vorschau

VerfügbarkeitDemo-Vorschau

ZugangDemo-Vorschau

RegionSingapore-first

Modell erkunden Entwicklerdetails

Retrieval-Planung

Planen Sie einen bodenständigen KI-Workflow

Zugang zu Alibaba Cloud

Verwenden Sie diese Route, um Such-, Embedding- und Neuanordnungsflüsse zu entwerfen, bevor Sie den Produktionszugriff in Alibaba Cloud aktivieren.

Eingabe

Vorbereiten Sie Text, Bilder oder Dokumente für die Vektor-Suche und Bewertung.

Abrufen

Verwenden Sie Embeddings, um Kandidatendaten für eine Benutzeranfrage zu sammeln.

Neuanordnen

Wenden Sie Qwen-Neuanordnung an, um die besten Quellpassagen zu priorisieren.

Mit Alibaba Cloud fortfahren Verwandte Modelle erkunden

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Tongyi Embedding Vision Plus

Modell-Manual

Wofür Teams es verwenden

Embedding

Retrieval-Demo

Suchrelevanz

Modellseiten für einen Entwickler, der das richtige Modellroute sucht, bewerten.

Embedding-Slot

Vektorübereinstimmung

Einbetten Sie Modellbeschreibungen und gruppieren Sie sie nach Aufgabe, Kosten und verfügbaren Hosts.

Neubewertungsslot

Neubewertungsergebnis

Bewerten Sie Modellkandidaten anhand von Reasoning, Vision und Kompatibilität.

Nutzung, Zugriff und GrenzenBedingungen anwendbar

Nutzungsbedingungen

Bedingungen anwendbar. Bestätigen Sie die Nutzungsbedingungen in der Alibaba-Vereinbarung des Kunden, bevor die Produktion gestartet wird.

Hosteter Zugriff

Diese Route ist für die Entdeckung, Kostenschätzungen und Eingabeplanung bereit, während der Live-Zugriff vorbereitet wird.

Modellbegrenzungen

Bestätige die endgültigen Grenzen in Alibaba Cloud, bevor du sie für die Produktion verwendest.

EntwicklereinbindungAPI-Beispiele

curl -X POST https://nfero.com/api/models/text-embedding-v4/run \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"texts":["Nfero Model Hub","Alibaba Model Studio"],"normalize":true}'

await fetch('/api/models/text-embedding-v4/run', {
  method: 'POST',
  headers: { 'content-type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
  "texts": [
    "Nfero Model Hub",
    "Alibaba Model Studio"
  ],
  "normalize": true
})
});

import requests
requests.post('https://nfero.com/api/models/text-embedding-v4/run', json={
  "texts": [
    "Nfero Model Hub",
    "Alibaba Model Studio"
  ],
  "normalize": true
})