text-embedding-v1 以下条件任何一个超出都会触发限流: 调用频次 ≤ 30 QPS,每秒钟不超过30次API调用; Token消耗 ≤ 600,000 TPM,每分钟消耗的Token数目不超过600,000。 text-embedding-v2 text-embedding-v3 text-embedding-async-v1 以下条件任何一个超出都会触发提交作业限流: ...
The embedding v3 (Text-embedding-3) is the latest release of OpenAIs embedding models. The models come in two classes: text-embedding-3-small (the smaller model) and text-embedding-3-large (the larger model). They are closed-source, and you need a paid API to gain access. Text-embeddin...
内置模型_dashscope/text_embedding/text_embedding_v2与_dashscope/text_embedding/text_embedding_v3的详细介绍请参考通用文本向量。 准备工作 当前内置模型主要集成了阿里云大模型服务平台百炼中提供的自然语言处理模型。 设置模型的Token信息:请使用AI_SetModelToken函数绑定您阿里云大模型服务平台百炼的API Key。
24年的第一个月,智源就发布了新一代text embedding模型BGE M3-Embedding,该模型支持超过100种语言,能够接受不同形式的文本输入,文本最大输入长度扩展到8192,并且支持包括稠密检索,稀疏检索,多向量检索三种不同检索手段。从实验结果上看,在多语言跟跨语种检索任务上,BGE M3-Embedding的效果超过之前提及的微软E5-mistral...
Is there an existing issue for the same bug? I have checked the existing issues. Branch name main Commit ID ragflow-0.10.0 Other environment information No response Actual behavior The max token of Tongyi-Qianwen text-embedding-v3 model ...
SupportedEmbeddingModel( name="cohere/embed-english-light-v3.0", dim=384, index_name="danswer_chunk_cohere_embed_english_light_v3_0", ), SupportedEmbeddingModel( name="cohere/embed-english-light-v3.0", dim=384, index_name="danswer_chunk_embed_english_light_v3_0", ), SupportedEmbeddingMo...
Text-Animator包含一个文本embedding注入模块,可以精确地描绘生成视频中视觉文本的结构。此外,还开发了一个摄像机控制模块和一个文本优化模块,通过控制摄像机运动和视觉文本的运动来提高生成的视觉文本的稳定性。定量和定性实验结果表明,Text-Animator在生成视觉文本的准确性方面优于最先进的视频生成方法。 主要贡献可以概括...
为了实现摄像机控制模块与文本embedding注入模块之间的协作,有必要使用视频中的摄像机位置信息作为指导,通过考虑第一帧的指导来生成后续帧的位置图和字形图。生成方法如下: 实验 实现细节 选择AnimateDiffV3作为基础文本到视频(T2V)模型。模型的运动模块权重使用AnimateDiffV3进行初始化。其他部分的权重使用DreamShaper或原...
core.text_embedding import TextEmbedding from textmatch.tools.decomposition.pca import PCADecomposition from textmatch.tools.faiss.faiss import FaissSearch test_dict = {"id0": "其实事物发展有自己的潮流和规律", "id1": "当你身处潮流之中的时候,要紧紧抓住潮流的机会", "id2": "想办法脱颖而出...
Learning an efficient label embedding framework for word images enables effective word spotting of handwritten documents. In this work, we propose different schemes of label embedding for word images using deep neural architectures and their representations. We refer to our first scheme as the two-...