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Core.Today
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E5빠름높음

Multilingual E5 Large

다국어 텍스트 임베딩 모델입니다 (7,400만+ 실행). 한국어 포함 100개 언어에서 1024차원 벡터를 생성합니다. Core.Today 고객 데이터베이스의 벡터 검색(knn_vector)과 완벽하게 조합됩니다.

2 크레딧
실행당 (한 번에 여러 텍스트 배치 가능)
한국어 포함 100개 언어 1024차원 임베딩
호출당 여러 텍스트 배치 임베딩
정규화 임베딩 옵션 (코사인 유사도 바로 사용)
고객 DB 벡터 검색과 조합

지금 바로 실행해보세요

콘솔의 Playground에서 별도 코드 없이 이 모델을 즉시 테스트할 수 있어요

로그인 후 사용해보기

AI 어시스턴트에서 사용하기

이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사

빠른 시작

curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "beautyyuyanli/multilingual-e5-large",
  "input": {
    "texts": "[\"코어닷투데이는 AI API 게이트웨이입니다.\", \"크레딧 기반 과금을 지원합니다.\"]",
    "normalize_embeddings": true
  }
}'

파라미터

파라미터타입필수기본값설명
textsstringNo["In the water, fish are swimming.", "Fish swim in the water.", "A book lies open on the table."]임베딩할 텍스트의 JSON 배열 문자열. 예: ["안녕", "세계"]
batch_sizeintegerNo32처리 배치 크기
normalize_embeddingsbooleanNotrue임베딩 정규화 (코사인 유사도에 권장)

공통 파라미터

POST /v1/predictions 요청 시 사용되는 공통 파라미터입니다.

파라미터타입필수기본값설명
modelstringYes-모델 식별자
inputobjectYes-위 테이블의 모델별 파라미터를 포함하는 객체
output_folderstringNo-결과물 저장 폴더 경로 (최대 256자, '..' 사용 불가)
webhook_urlstringNo-완료 시 호출할 Webhook URL
is_publicbooleanNofalsetrue 시 결과물을 영구 공개 URL로도 제공

예제

한국어 문서 임베딩

한 번의 호출로 여러 한국어 텍스트 임베딩

curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "beautyyuyanli/multilingual-e5-large",
  "input": {
    "texts": "[\"코어닷투데이는 AI API 게이트웨이입니다.\", \"크레딧 기반 과금을 지원합니다.\"]",
    "normalize_embeddings": true
  }
}'

팁 & 모범 사례

1여러 텍스트를 한 호출에 배치하세요 — 목록 전체가 3크레딧에 임베딩됩니다
2Core.Today 데이터베이스의 knn_vector 필드(dimension: 1024)에 저장하면 벡터 검색이 됩니다
3normalize_embeddings: true를 유지하면 코사인 유사도를 바로 쓸 수 있습니다
4E5 규칙: 검색 질의는 'query: ', 문서는 'passage: ' 접두사를 붙이면 검색 품질이 좋아집니다

사용 사례

문서 시맨틱 검색
Core.Today 데이터베이스 기반 RAG 파이프라인
다국어 중복 제거
추천 유사도 계산
클러스터링·토픽 발견