# Thenlper GTE-Base

> Преобразует английские предложения и абзацы в эмбеддинги для поиска по смыслу, оценки сходства текстов и группировки документов.

- **ID для API:** `thenlper/gte-base`
- **Тип Модели:** Модель эмбеддингов
- **Контекст:** 512 токенов
- **Максимум на ответ:** 460 токенов
- **Вход:** текст → **Выход:** эмбеддинги

## Описание

#### Суть

GTE-Base — модель для построения текстовых эмбеддингов: она преобразует входной текст в векторное представление, которое можно сравнивать с другими векторами. Семейство GTE разработано Alibaba DAMO Academy и основано преимущественно на архитектуре BERT. Карточка модели связывает её с задачами сходства предложений и Sentence Transformers; модель предназначена для работы с английскими текстами. Это не генеративная модель: она не пишет ответы, а создаёт представления текста для последующей обработки.

#### Сильные стороны

Эмбеддинги позволяют искать текст не только по совпадению слов, но и по смысловой близости формулировок. Один и тот же способ представления можно применять к запросу и документам, а затем ранжировать найденные материалы по близости векторов. Такие представления также подходят для оценки сходства предложений и тематической группировки текстов. Модель относится к базовому размеру в линейке GTE, в которой также представлены варианты большего и меньшего размера.

#### Типовые сценарии

Модель можно использовать как компонент семантического поиска по коллекции документов, статей или фрагментов текста. Другие подходящие сценарии — поиск похожих предложений, сопоставление вопроса с релевантными текстами и кластеризация набора англоязычных материалов. Полученные эмбеддинги передаются в систему поиска или анализа; для выдачи готового ответа на найденных данных потребуется отдельная логика либо языковая модель.

#### Ограничения

Каталог указывает текстовый ввод, выдачу эмбеддингов и контекстное окно в 512 токенов. Поэтому длинные документы необходимо предварительно делить на фрагменты подходящей длины. Модель предназначена именно для векторизации текста, а не для генерации, пересказа или классификации с готовыми метками. Карточка позиционирует её для английских текстов; качество на других языках из доступных сведений не подтверждено. Для предметной коллекции и требований к поиску результат следует проверять на собственных данных.

## Цены

- Запрос / 1М: 0,59 ₽

## Провайдеры

Выбрать Провайдера можно параметром `provider` в запросе.

| Провайдер | Цена | Контекст | Макс. ответ | Данные в РФ | 152-ФЗ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| deepinfra/us | Запрос / 1М: 0,59 ₽ | 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": "thenlper/gte-base",
  "input": [
    "Пример текста для поиска"
  ]
}'
```

## Ссылки

- Страница: https://polza.ai/models/thenlper/gte-base
- Каталог: https://polza.ai/models