Embedding

Text Embedding V4

Text Embedding V4 est le chemin de texte intégré d'Alibaba pour l'indexation et la récupération sémantiques. Nfero l'utilise comme page de base pour la planification de la recherche et du RAG.

EmbeddingIntégrationAperçu du démo

DisponibilitéAperçu du démo

AccèsAperçu du démo

RégionSingapore-first

Explorer le modèle Détails du développeur

Planification de la récupération

Planifier un workflow d'IA ancré

Accès à Alibaba Cloud

Utilisez cette route pour concevoir les flux de recherche, d'intégration et de réévaluation avant d'activer l'accès de production sur Alibaba Cloud.

Entrée

Préparez le contenu textuel, image ou documentaire pour une recherche vectorielle et une notation.

Récupérer

Utilisez les intégrations pour collecter le contexte candidat pour une requête utilisateur.

Réévaluer

Appliquez le réévaluation de Qwen pour prioriser les meilleures passages sources.

Continuer avec Alibaba Cloud Explorer les modèles associés

Nfero peut percevoir une commission si vous achetez ultérieurement via un lien qualifiant, sans frais supplémentaires pour vous.

Tongyi Embedding Vision Plus

Manuel du modèle

À quoi les équipes l’utilisent-elles ?

Embedding

Démonstration de récupération

Pertinence de la recherche

Classer les pages de modèles pour un développeur cherchant le bon itinéraire de modèle.

Emplacement d'intégration

Correspondance vectorielle

Intégrez les descriptions des modèles et regroupez-les par tâche, coût et disponibilité hébergée.

Emplacement de ré-ordonnancement

Résultat de ré-ordonnancement

Ré-ordonner les candidats de modèle en fonction du raisonnement, de la vision et de la compatibilité.

Utilisation, accès et limitesConditions applicables

Conditions d’utilisation

Conditions applicables. Veuillez confirmer les conditions d’utilisation dans l’accord Alibaba du client avant le lancement en production.

Accès hébergé

Cette route est prête pour la découverte, les estimations de prix et la planification des entrées pendant que l'accès en direct est préparé.

Limites du modèle

Confirmez les limites finales sur Alibaba Cloud avant l'utilisation en production.

Implémentation du développeurExemples d'API

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
})