อินพุต
เตรียมเนื้อหาข้อความ ภาพ หรือเอกสารสำหรับการค้นหาและจัดลำดับความสำคัญด้วยเวกเตอร์
Embedding
Tongyi Embedding Vision Plus เป็นเส้นทางการฝังแบบหลายมัลติมีเดียของ Alibaba สำหรับการค้นหาภาพและข้อความ Nfero จัดตำแหน่งโมเดลนี้สำหรับการค้นหาภาพ การค้นหาสินค้า และแอปพลิเคชันมัลติมีเดียที่มีพื้นฐาน
การวางแผนการดึงข้อมูล
ใช้เส้นทางนี้เพื่อออกแบบกระบวนการค้นหา การฝัง และการจัดลำดับใหม่ก่อนเปิดใช้งานการเข้าถึงในสภาพแวดล้อมการผลิตบน Alibaba Cloud
เตรียมเนื้อหาข้อความ ภาพ หรือเอกสารสำหรับการค้นหาและจัดลำดับความสำคัญด้วยเวกเตอร์
ใช้การฝังข้อมูลเพื่อรวบรวมบริบทตัวอย่างสำหรับคำถามของผู้ใช้
ใช้การจัดลำดับใหม่ของ Qwen เพื่อจัดลำดับแหล่งข้อมูลที่ดีที่สุด
Nfero อาจได้รับค่าคอมมิชชั่นหากคุณซื้อผ่านลิงก์ที่มีคุณสมบัติตามเงื่อนไขในภายหลัง โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับคุณ
คู่มือโมเดล
จัดอันดับหน้าโมเดลสำหรับนักพัฒนาที่กำลังค้นหาเส้นทางโมเดลที่เหมาะสม
อธิบายโมเดลการฝังและจัดกลุ่มตามงาน ค่าใช้จ่าย และการพร้อมใช้งานบนระบบ
จัดลำดับโมเดลตัวช่วงโดยใช้เหตุผล ภาพ และความเข้ากันได้
มีข้อกำหนด ยืนยันเงื่อนไขการใช้งานในสัญญาของลูกค้า Alibaba ก่อนเปิดตัวในสภาพแวดล้อมการผลิต
เส้นทางนี้พร้อมสำหรับการค้นพบ ประมาณการราคา และการวางแผนการป้อนข้อมูล ในขณะที่การเข้าถึงแบบเรียลไทม์กำลังเตรียมอยู่
ยืนยันข้อจำกัดสุดท้ายใน Alibaba Cloud ก่อนใช้งานจริง
curl -X POST https://nfero.com/api/models/tongyi-embedding-vision-plus/run \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{"texts":["Nfero Model Hub","Alibaba Model Studio"],"normalize":true}'await fetch('/api/models/tongyi-embedding-vision-plus/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/tongyi-embedding-vision-plus/run', json={
"texts": [
"Nfero Model Hub",
"Alibaba Model Studio"
],
"normalize": true
})