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通义多模态向量

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向量

概述

向量

通义实验室基于预训练多模态大模型构建的多模态向量模型。该模型根据用户的输入生成高维连续向量，这些输入可以是文本、图片或视频。多模态向量在可应用于图片搜索、文搜图、视频搜索、图片分类和视频内容审核等下游任务中。

输入

文本图像视频

输出

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode，确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能，通过引入外部工具，使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀，减少推理时的重复计算，提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后，模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 图片输入
    ¥0.9/M tokens
  • 文本输入
    ¥0.7/M tokens

速率限制

  • RPM每分钟请求数
    120
  • TPM每分钟 Token 数
    1M

API 参考

获取 API Key
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import dashscope
from http import HTTPStatus
input_texts = "衣服的质量杠杠的，很漂亮，不枉我等了这么久啊，喜欢，以后还来这里买"

resp = dashscope.TextEmbedding.call(
model="multimodal-embedding-v1",
input=input_texts
)
print(resp)