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모델 ID: qwen/qwen3-embedding-8b | 엔드포인트 ID: qwen3-embedding-8b | 파라미터: 8B | 출시일: 2025-06-05

개요

Qwen3-Embedding-8B는 입력 텍스트를 밀집 벡터로 변환하는 다국어 텍스트 임베딩 모델입니다. 최대 32,768 토큰까지 입력받아 4,096차원의 임베딩 벡터를 출력합니다. 시맨틱 검색, RAG(검색 증강 생성), 추천 시스템, 분류·클러스터링 등의 작업에 적합합니다.

Air API Playground

플레이그라운드에서 모델을 체험하세요.

AIR Container로 배포

AIR Container로 배포하세요.

OpenAI 호환 API

OpenAI SDK 그대로 연동하세요.

가격

주요 기능

  • 다양한 언어를 아우르는 다국어 임베딩
  • 최대 32,768 토큰의 긴 입력 지원
  • 4,096차원의 고품질 벡터 출력
  • 배치 임베딩으로 대량 텍스트 처리

활용 사례

시맨틱 검색

쿼리와 문서를 동일한 벡터 공간에 임베딩하여 키워드 일치가 아닌 의미 기반으로 결과를 찾을 수 있습니다.

RAG(검색 증강 생성)

지식 베이스를 임베딩하고 가장 관련 있는 문단을 검색해 LLM 응답을 실제 데이터에 근거하도록 만들 수 있습니다.

추천 시스템

아이템과 사용자 선호도를 벡터로 표현하여 유사도 기반 추천에 활용할 수 있습니다.

분류·클러스터링

임베딩 벡터를 분류 모델의 특징으로 사용하거나, 유사한 텍스트끼리 묶는 클러스터링에 활용할 수 있습니다.

파라미터

모델 세부정보

시작하기

1

API 키 발급하기

AirCloud 계정에서 API 키를 발급받습니다.
2

코드 실행하기

아래 코드에서 YOUR_API_KEY 자리에 실제 발급받은 키를 넣어 실행하세요. 언어별(Python, cURL, Node.js) 코드 예시를 선택할 수 있습니다.

태그

embedding 8B multilingual semantic-search open-source