GTE Base API — embeddings для каталога и цена

Контекст: 512токенов
Результат: Векторные представленияформат ответа
Стоимость: Тариф уточняетсяусловия — в блоке подключения

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

От модели к первому запросу

Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "thenlper/gte-base",
  messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});

Открыть инструкцию по подключению →

ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР

Возможности модели

Официальная карточка семейства GTE указывает для Base 12 слоёв, размерность embedding 768 и последовательность до 512 токенов. Модель обучалась на большом наборе relevance text pairs и предназначена для information retrieval, semantic textual similarity и reranking. Она заявлена как English-only. В Tokenmost маршрут `thenlper/gte-base` должен подтвердить text-to-embeddings контракт, dimension, normalization, batch, порядок vectors, фактический предел, usage и цену. В примере model card используется normalization и cosine; эти параметры фиксируются после route preflight. Проверка каталога включает запросы по задаче, профессиональные синонимы, несовместимые разъёмы и товары со схожим описанием. Релевантность размечается с учётом совместимости, а не только темы.

Сформируйте поисковый документ

Соедините английское название, назначение и нормализованные характеристики в короткий текст. SKU, наличие, бренд и тип разъёма держите в metadata. Повторяющиеся рекламные фразы удалите, чтобы они не сближали весь каталог.

Создайте индекс GTE Base

Проверьте длину 768 и normalization одним batch, затем выберите cosine metric. Сохраните model ID и версию preprocessing. Индекс другой GTE-версии нельзя дозаполнить Base vectors, даже если названия похожи.

Объедините смысл и ограничения

Embedding находит товары по описанию задачи, после чего фильтры исключают несовместимые интерфейсы, размеры и отсутствующие позиции. Для артикулов и точных параметров сохраняется keyword search. Итоговый ranking объясняет совпавшие свойства.

Проверьте английский корпус

Считайте Recall@10, nDCG и нулевые результаты на реальных запросах. Русские запросы не смешивайте со средним показателем: модель English-only, поэтому нужен перевод или отдельная multilingual модель с собственным тестом. Отдельно анализируйте редкие технические сокращения, потому что общий semantic score может скрыть ошибки совместимости.

Посчитайте цену поиска

Включите первичную индексацию, ежедневные изменения товаров, query embeddings, 768-мерное хранение и evaluation. Сравните цену успешного поиска с MiniLM и GTE Large. Ставку Tokenmost подтвердите по usage.

Вопросы и ответы

Какая размерность GTE Base?

768 измерений согласно официальной model card.

Какой лимит текста?

Карточка семейства указывает до 512 токенов.

Поддерживается ли русский?

Модель заявлена как English-only; русский сценарий требует отдельного теста или другой модели.

Нужны ли query prefixes?

Официальный пример GTE Base обходится без пары `query:`/`passage:`; точный route contract проверяется.

Что входит в стоимость?

Токены документов и запросов, переиндексация, хранение и контроль качества.