要获取嵌入,请将文本字符串发送到嵌入 API 终结点,同时选择嵌入模型 ID(例如,)。响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用嵌入。text-embedding-ada-002 示例请求: curl https://api.openai.com/v1/embeddings \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -...
我们可以调用openAI的api来生成内容对应的embedding vectors,好用且实惠: python调用embedding的API也很简单: importosimportopenaiopenai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")openai.Embedding.create(model="text-embedding-ada-002",input="需要转为embedding vectors的内容") 向量数据库 那么这些向量存放在哪以及怎...
2023 年 10 月 30 号,Jina AI 正式发布了 jina-embeddings-v2,是全球首个唯一支持 8K(8192)输入长度的开源向量大模型,今天,我们趁热打铁,为企业和开发者提供 Embedding API,即插即用! 借助该 API,开发者可以用于改进检索增强生成 (RAG) 系统的效果,用以解决大型语言模型的上下文长度限制、幻觉问题和知识注入问...
OpenAI ChatGPT API 文档之 Embedding openapi specification OpenAPI Specification(OAS)无论你从事前端开发还是后端开发,或多或少都听说过Swagger。Swagger Specification 是一种 API Specification(API 规范),2015 年,SmartBear Software 将 Swagger Specification 捐赠给 Linux Foundation,并改称为 OpenAPI Specif OpenApi ...
一、封装API有什么用? 二、关于token 1.什么是token? 2.为什么要用token? 3.如何设置token? 三、如何封装? 1.初步封装:(此处设置token) 2.进一步封装: 总结 前言 在日常做项目请求接口时,在不同的组件都有不同的接口,要修改更换接口的时候要一个个找,太不方便了,这时候我们就需要封装API。
首先需要设置OpenAI的API密钥openai.api_key ="YOUR_API_KEY"# 定义要比较的两段文本text1 ="The cat jumped over the lazy dog."text2 ="The quick brown fox jumps over the lazy dog."# 使用GPT-2模型对两段文本进行嵌入表示embedding1 = openai.Embedding.create(model="text-embedding-ada-002", ...
OpenAI 的 text-embedding-ada-002 模型是许多开发者的首选。由于应用程序常常使用 OpenAI 的模型,因此开发者使用同样的 API 来嵌入文档是合理的。OpenAI 最近也大幅降低了这个 API 的价格。 事实证明,无论是从 AWS 还是 GCP 测量,OpenAI 嵌入 API 的延迟显著高于 Google 新的 textembedding-gecko@001 模型(仅从...
php// OpenAI Embeddings API endpoint$api_url="https://api.openai.com/v1/embeddings";// Your API key$api_key="YOUR_API_KEY_GOES_HERE";// Text to be embedded$text="This is the text that you want to embed.";// Request body$request_body=array("model"=>"text-embedding","document"...
数据准备:将医学知识库中的文本转换为Embedding向量,并存储为可查询的格式。 API集成:编写代码,通过OpenAI API发送包含Embeddings的请求。 结果分析:对比接入前后模型的表现,评估Embeddings对模型性能的提升效果。 结论 通过利用Embeddings技术,我们可以将自建的专业知识库无缝接入到OpenAI等先进AI模型中,从而提升模型在特定领...
OpenAI API 中的新 /embeddings 端点提供包含几行代码的文本和代码嵌入: importopenai response=openai.Embedding.create( input="canine companions say", engine="text-similarity-davinci-001") OpenAI 发布了三个系列的嵌入模型,每个系列都经过调整以在不同的功能上表现良好,包括:文本相似性、文本搜索和代码搜索。