Nomic AI Eine Familie von Text-Embedding-Modellen

Nomic Embed.

Textvektoren mit wählbarer Dimension für die Suche

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Offizielle Website

Die Nomic Embed-Waage ermöglicht eine numerische Darstellung des Textes. In den beschriebenen Optionen können Sie die Größe des Vektors reduzieren und die Auswirkungen auf Ihre Suche überprüfen.

Nomic Embed-Karte mit Beispielen für das Erhalten von Suchvektoren
Nomic Embed-Karte mit Beispielen für das Erhalten von Suchvektoren. Quelle öffnen

Warum versuchen Sie einen kleineren Vektor?

Für einen Beispielkatalog mit Notizen kann ein kleinerer Index sinnvoll sein. Manche Varianten von Nomic Embed liefern Vektoren mit geringerer Dimension. Halten Sie zuerst das Basismodell und die Textabschnitte fest. Erstellen Sie zwei Indexversionen und prüfen Sie beide mit denselben Fragen. Eine geringere Dimension spart Speicher und kann die Trefferreihenfolge verändern. Das ist wichtig, wenn Nutzer nur die ersten Einträge sehen.

Ändern Sie nicht den Text in der Mitte

Die Karten zeigen an, wie man die Rolle der Suchanfrage und die Rolle des Dokuments unterscheidet. Verwenden Sie diese Regeln sowohl beim ersten Download als auch beim Aktualisieren des Index. Wenn sich der Modus oder die Dimension ändert, speichern Sie die Indizes separat. Es ist besser, die lange Führung im Voraus in Fragmente zu unterteilen und jeden Vektor mit dem ursprünglichen Absatz zu verknüpfen. Ansonsten ist selbst der richtige Zufall schwer zu überprüfen.

Vergleich zu ähnlichen Fragen

Nehmen Sie mehrere Abfragepaare, die sich in einer Bedingung unterscheiden. Zum Beispiel bezieht sich eine Frage auf den Entwurf der Regeln, die andere auf die aktuelle Version. Überprüfen Sie, ob ein ähnlicher, aber veralteter Text das gewünschte Fragment ersetzt hat. Messen Sie die Größe des fertigen Index und wiederholen Sie die Überprüfung auf neue Abfragen. Wenn die Verringerung der Dimension die ersten Ergebnisse merklich beeinträchtigt, notieren Sie sich die spezifischen Fälle und entscheiden Sie, was für diese Basis wichtiger ist. Überprüfen Sie separat den Grenzfall mit einer langen Anfrage und einer kurzen Antwort aus der Quelle. Stellen Sie sicher, dass der Link zum richtigen Absatz führt.

Für welche Aufgaben geeignet

  • Vergleichen Sie die Ausgabe eines vollständigen und eines verkürzten Vektors
  • Überprüfen Sie die Suche nach Ihren Notizen und Dokumenten
Funktionen

Stärken

  • Eine Reihe von Optionen verfügen über eine dokumentierte Dimensionsanpassung
  • Nomic-Karten zeigen die Trennung von Abfragen und Dokumenten
Zu berücksichtigen

Einschränkungen

  • Eine geringere Vektordimension kann die Reihenfolge der Treffer verändern
  • Die zulässige Textlänge hängt von der gewählten Version ab

Auswahl und Bedingungen

Kostenlose Nutzung
Ja
Testphase
Nicht bestätigt
Keine Registrierung erforderlich
Nicht bestätigt
Russische Benutzeroberfläche
Nicht bestätigt
Lokale Installation
Ja
API
Nicht bestätigt

„Nicht bestätigt“ bedeutet, dass nicht genügend Informationen vorliegen. Die Funktion kann dennoch verfügbar sein; prüfen Sie die Angaben des Entwicklers.

Eingabeformate
Text
Ergebnis
Embedding

Bedingungen

Die Lizenzen der Gewichte stehen in den Modellkarten. Die Kosten für Modellhosting und Indexspeicherung hängen von der Umgebung ab. Eine geringere Vektordimension kann die Reihenfolge der Treffer verändern.

Von der Aufgabe zum ersten Ergebnis

Praxisbeispiel

Aufgabe
Vergleichen Sie die Ausgabe eines vollständigen und eines verkürzten Vektors
Was Sie vorbereiten sollten
Zwei eigene kurze Texte und einige Suchfragen in einer Sprache.

Aufgabenbeschreibung oder Prompt

Aufgabe für die Anwendung: Embeddings für Texte und Suchanfragen erzeugen, jeden Vektor mit seiner Textpassage verknüpfen und Ähnlichkeit vergleichen. Zur gefundenen Passage den Originaltext zeigen; das Embeddingmodell selbst schreibt keine Antwort.

Erwartetes Ergebnis

Numerische Darstellungen und überprüfbare Ausgabe ähnlicher Textpassagen, sofern die Anwendung die Suche umsetzt.

So prüfen Sie das Ergebnis

  • Prüfen Sie den Bezug des Ergebnisses zum Originaltext.
  • Vergleichen Sie Vektoren desselben Modells mit gleicher Dimension; Verneinungen und sprachübergreifende Suche separat prüfen.

Ein redaktionelles Lernbeispiel für eine Aufgabenbeschreibung, kein Ergebnis eines eigenen Praxistests des Dienstes. Prüfen Sie die Verfügbarkeit des benötigten Modus, die Rechte am Ausgangsmaterial und die Bedingungen für die Nutzung des Ergebnisses.

Details überprüfen

Offizielle Quellen

  1. Die Karte Nomic Embed Text v2 MoE
  2. Nomic Embed Text v1.5-Karte

Die Beschreibung basiert auf den Materialien des Entwicklers. Die Funktionen, Preise und Verfügbarkeit können variieren. Bitte überprüfen Sie die Quelle vor der Verwendung.