Главная › Нейросети › E5-Large-v2
The e5-large-v2 embedding model maps English sentences, paragraphs, and documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-accuracy semantic embeddings optimized for retrieval, semantic search, reranking, and similarity-scoring tasks.
ID для подключения по API: intfloat/e5-large-v2
[API: prompt]× Очистить полеЗдесь появится текстовый ответ модели, когда запрос будет выполнен.
Пока пусто
Здесь появится история твоих запросов к E5-Large-v2 — промт, результат и дата каждой генерации. Войди, чтобы начать копить историю.
Пример запроса
Полная документация и ключ доступны после регистрации.
Цена считается по фактическому расходу токенов/секунд.
«Сравни плюсы и минусы удалённой и офисной работы для команды из 5 чело…»
Реальные примеры от пользователей появятся здесь после первых генераций.