通用文本向量是一种人工智能技术，通过将文本转换为高维向量表示，捕捉其语义信息，从而支持文本相似度计算、分类和检索等多种自然语言处理任务。
模型介绍
通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。
向量维度指的是向量中包含的元素数量。例如，一个 1024 维的向量包含 1024 个数值。维度越高，向量能表示的信息就越丰富，从而更细致地捕捉文本的特性。
模型中文名 | 模型英文名 | 向量维度 | 单次请求文本最大行数 | 单行最大输入token长度 | 支持语种 |
通用文本向量 | text-embedding-v3 | 1024/768/512 | 6 | 8192 | 中文、英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、印尼语、日语、韩语、德语、俄罗斯语等50+语种 |