openai_api_version=azure_embedding_api_version ) 这个是针对我们的嵌入模型来进行的。我们可以在 .env 里定义我们所需要的变量: MODEL_NAME=text-embedding-ada-002 AZURE_EMBEDDING_ENDPOINT=https://embeddings-testing1.openai.azure.com/ AZURE_E
var returnValue = openAIClient.GetEmbeddings(embeddingOptions); foreach (float item in returnValue.Value.Data[0].Embedding.ToArray()) { Console.WriteLine(item); } PowerShell # Azure OpenAI metadata variables $openai = @{ api_key = $Env:AZURE_OPENAI_API_KEY api_base = $Env:AZURE_OPENAI_EN...
在Azure平台上,我们可以利用Azure Machine Learning的强大功能来训练和部署Embedding模型,并将其集成到GPT模型中。通过遵循上述步骤,我们可以在实际应用中充分发挥Embedding技术在GPT模型中的潜力,为自然语言处理领域的发展做出贡献。 以上就是在Azure平台上使用OpenAI的GPT模型,并通过Embedding技术提升其性能的实践。希望这篇...
1.3 结合 Azure OpenAl 的 Embedding 嵌入向量生成模型 将企业现有的结构化知识库与提示词引警结合起来,让 GPT 模型生成更正确、更稳定、更可靠的结果。Embedding 是一种特殊的数据表示格式,机器学习模型和算法可以轻松使用。 Embedding 是一段文本的语义含义的信息密集表示。Embedding 支持在 Azure 数据库中进行矢量相...
Azure 门户中的导入和矢量化数据向导使用Azure OpenAI 嵌入技能来矢量化内容。 你可以运行向导并查看生成的技能集,了解向导如何构建用于嵌入模型的技能。 备注 此技能绑定到 Azure OpenAI,并按现有Azure OpenAI 即用即付价格收费。 @odata.type Microsoft.Skills.Text.AzureOpenAIEmbeddingSkill ...
这是因为Azure OpenAI服务提供的embedding模型,并发请求只有1.而在LangChain会以一个比较高的并发去请求,所以会报这个错误。 不要在去源代码上修改了。我们回到最开始的代码: index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader]) 来...
以下是一些使用 Azure OpenAI 服務和大型數據集的其他使用案例。 產生文字內嵌 除了完成文字之外,我們也可以內嵌文字以用於下游演算法或向量擷取架構。 建立內嵌可讓您從大型集合搜尋和擷取檔,而且可在提示工程不足以處理工作時使用。 如需使用OpenAIEmbedding的詳細資訊,請參閱我們的內嵌指南。
text-embedding-3-large 是最新且功能最強的內嵌模型。 無法在內嵌模型之間進行升級。 若要從使用 text-embedding-ada-002 移轉至 text-embedding-3-large,您必須產生新的內嵌。 text-embedding-3-large text-embedding-3-small text-embedding-ada-002 在測試中,OpenAI 會報告大型和小型第三代內嵌模型,透過 MIRAC...
我们强烈建议使用 text-embedding-ada-002(version 2),这个模型/版本与 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 相当。 DALL-E(Preview) 这是一系列处于预览阶段的模型,可以从自然语言中生成原始图像。 Fine-tuning models (Preview) Whisper (Preview) 这是一系列处于预览阶段的模型,可以将语音转录和翻译成文本。
原始内容必须是文本或图像(无法丰富矢量),但丰富处理流程的输出可以使用技能进行矢量化,并在搜索索引中进行索引,如使用文本拆分技能进行分块,以及使用AzureOpenAIEmbedding 技能进行矢量编码。 有关在矢量方案中使用技能的详细信息,请参阅集成数据分块和嵌入。