Nomic AI Famille de modèles d'embedding textuel

Nomic Embed.

Vecteurs de texte avec sélection de dimension pour la recherche

4.30 / 5Évaluation du catalogue
Site officiel

Les poids de Nomic Embed servent à produire des représentations numériques du texte. Les variantes décrites permettent de réduire la dimension des vecteurs et d'en mesurer l'effet sur votre recherche.

Carte Nomic Embed avec des exemples de vecteurs de recherche
Carte Nomic Embed avec des exemples de vecteurs de recherche. Ouvrir la source

Pourquoi essayer un vecteur plus petit

Dans le catalogue de formation des notes, vous aurez peut-être besoin de moins d'espace sous l'index. Certaines variantes de Nomic Embed vous permettent d'obtenir un vecteur de plus petite dimension. D'abord, fixez le modèle d'origine et l'ensemble des fragments. Rassemblez deux versions de l'index et vérifiez la même liste de questions. La réduction de la taille n’affecte pas seulement le stockage. Il peut modifier l'ordre des résultats voisins, ce qui est important lorsque l'utilisateur ne voit que les premières lignes.

Ne modifiez pas la préparation du texte au milieu

Les cartes indiquent comment distinguer le rôle de la requête de recherche et le rôle du document. Utilisez ces règles lors du premier téléchargement et lors de la mise à jour de l'index. Si vous changez de mode ou de dimension, stockez les indices séparément. Il est préférable de diviser le long guide en fragments à l'avance et de lier chaque vecteur au paragraphe d'origine. Sinon, même la bonne correspondance est difficile à vérifier.

Comparaison sur des questions similaires

Prenez quelques paires de requêtes qui diffèrent par une condition. Par exemple, une question se rapporte à un brouillon de règles, l'autre à la version actuelle. Vérifiez si un texte similaire, mais obsolète, a remplacé le fragment requis. Mesurez la taille de l'index fini et répétez la vérification sur les nouvelles requêtes. Si la réduction de la taille gâche les premiers résultats, notez des cas spécifiques et décidez ce qui est le plus important pour cette base. Vérifiez séparément le cas de frontière avec une longue demande et une réponse courte de la source. Assurez-vous que le lien mène au paragraphe souhaité.

Pour quelles tâches convient-il

  • Comparer la sortie du vecteur complet et du vecteur réduit
  • Vérifier la recherche dans vos notes et documents
Fonctionnalités

Les points forts

  • Plusieurs options ont un ajustement de dimensionnement documenté
  • Les cartes Nomic montrent la séparation des requêtes et des documents
Il faut prendre en compte

Limites

  • La réduction du vecteur peut changer l'ordre de délivrance
  • La longueur autorisée du texte dépend de la version sélectionnée

Choix et conditions

Mode gratuit
Oui
Période d'essai
Non confirmé
Sans inscription
Non confirmé
Interface en russe
Non confirmé
Installation locale
Oui
API
Non confirmé

« Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur.

Formats d’entrée
Texte
Résultat
Embedding

Conditions

Les poids sont publiés sous les licences indiquées dans les fiches des modèles. Le coût de l'hébergement du modèle et du stockage de l'index dépend de l'environnement choisi. Réduire la dimension des vecteurs peut modifier le classement des résultats.

De la tâche au premier résultat

Exemple pratique

Tâche
Comparer la sortie du vecteur complet et du vecteur réduit
Que préparer
Deux courts textes à vous et plusieurs questions de recherche dans une même langue.

Consigne ou requête

Tâche de l’application : produire les embeddings des textes et des requêtes, relier chaque vecteur au passage d’origine et comparer leur proximité. Afficher le texte d’origine du passage trouvé ; le modèle d’embeddings ne rédige pas de réponse.

Résultat attendu

Représentations numériques et restitution vérifiable de passages proches, si l’application met en œuvre la recherche.

Comment vérifier le résultat

  • Vérifiez la correspondance du résultat avec le texte d’origine.
  • Comparez des vecteurs du même modèle et de même dimension ; testez séparément les négations et la recherche entre langues.

Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat.

Vérifier les détails

Sources officielles

  1. Nomic Embed Text v2 MoE
  2. Nomic Embed Text v1.5

La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser.