# Intfloat Multilingual-E5-Large

> Преобразует тексты на разных языках в эмбеддинги для семантического поиска, сопоставления запросов и документов, а также группировки текстов.

- **ID для API:** `intfloat/multilingual-e5-large`
- **Тип Модели:** Модель эмбеддингов
- **Контекст:** 512 токенов
- **Максимум на ответ:** 460 токенов
- **Вход:** текст → **Выход:** эмбеддинги

## Описание

#### Суть
Multilingual-E5-large — модель для преобразования текста в плотные векторные представления, или эмбеддинги. Векторы позволяют сопоставлять тексты по смыслу, а не только по совпадению слов. Модель предназначена для работы с многоязычными текстами и может использоваться в задачах поиска и сравнения.

#### Сильные стороны
Модель поддерживает многоязычные сценарии, включая поиск, где запрос и подходящий документ могут быть написаны на разных языках. Для корректного использования авторы рекомендуют задавать префикс `query: ` для запроса и `passage: ` для текста-кандидата. В задачах сходства и кластеризации для обоих текстов можно использовать `query: `. Эти префиксы важны: без них качество представлений может снижаться.

#### Контекст и модальности
На вход принимает текст, на выходе возвращает эмбеддинги; генерация ответов обычным текстом не является его задачей. Контекст — до 512 токенов. Более длинные материалы обрезаются, поэтому их обычно разбивают на фрагменты и кодируют отдельно.

#### Типовые сценарии
Подходит для семантического поиска по коллекциям документов, извлечения релевантных фрагментов для систем вопрос-ответ, межъязыкового поиска, поиска перефразировок и оценки семантического сходства. Векторные представления также можно использовать для кластеризации текстов или как признаки в последующих моделях. Для поиска с различием между запросом и документом используйте соответствующие префиксы; для симметричного сравнения — `query: `.

#### Ограничения
Это модель представления текста, а не диалоговая модель: она не формулирует объяснения и не отвечает на вопросы сама по себе. Обработка ограничена контекстом в 512 токенов, а обрезка длинного текста может потерять значимые детали. В карточке модели также отмечено, что качество может быть ниже для языков с ограниченным объёмом обучающих данных. Результат зависит от подготовки текста и корректного выбора префикса.

#### Отличие от соседей по семейству
Модель относится к семейству multilingual-E5, в котором представлены варианты small, base и large. Данный вариант — large; его следует рассматривать как средство получения многоязычных эмбеддингов, а не как самостоятельный генератор текста. Для разных задач семейство предоставляет варианты разных размеров, однако карточка модели не задаёт универсального правила выбора между ними.

## Цены

- Запрос / 1М: 1,18 ₽

## Провайдеры

Выбрать Провайдера можно параметром `provider` в запросе.

| Провайдер | Цена | Контекст | Макс. ответ | Данные в РФ | 152-ФЗ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| deepinfra/fp32 | Запрос / 1М: 1,18 ₽ | 512 | 460 | — | — |

## Быстрый старт

```bash
curl https://polza.ai/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $POLZA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "intfloat/multilingual-e5-large",
  "input": [
    "Пример текста для поиска"
  ]
}'
```

## Ссылки

- Страница: https://polza.ai/models/intfloat/multilingual-e5-large
- Каталог: https://polza.ai/models