请开通阿里云百炼服务并获得API-KEY:获取API Key。 支持的模型列表 当前OpenAI兼容接口支持的Embedding模型如下表所示。 模型分类 模型名称 通用文本向量 text-embedding-v1 text-embedding-v2 text-embedding-v3 通过OpenAI SDK调用 前提条件 请确保您的计算机上安装了Python环境。
你需要在代码中设置你的OpenAI API密钥。这可以通过设置环境变量或直接在代码中指定来完成。 python openai.api_key = "你的API密钥" 调用OpenAI API的相应方法生成embeddings: 使用openai.Embedding.create方法来生成文本的嵌入。你需要指定模型(如text-embedding-ada-002)和要嵌入的文本。 python response = openai...
通过OpenAI 的 Embedding 方法调用,看看返回数据啥样。 import openai import json openai.api_key = "" if __name__ == '__main__': embeddings = openai.Embedding.create( model="text-embedding-ada-002", input="一个美女" ) print("result:" + json.dumps(embeddings)) 接口返回了该文本对应的...
# 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...
os.environ["OPENAI_API_KEY"]="YOUR_KEY"openai.api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"] 定义参数 # embedding model parametersembedding_model="text-embedding-ada-002"embedding_encoding="cl100k_base"# this the encoding for text-embedding-ada-002max_tokens=8000# the maximum for text-embedding-ada...
我们将详细解读如何借助 Spring AI 无缝集成 OpenAI 的 Embedding API,实现文本的高效向量化处理。不仅如此,我们还将深入剖析其在企业级应用中的多种典型用途,助力您在实际项目中挖掘文本数据的深层价值,开启智能应用的新篇章。 一、开发环境准备 (一)Java 版本要求...
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"...
curl https://api.openai.com/v1/embeddings \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -d '{"input": "Your text string goes here", "model":"text-embedding-ada-002"}' 示例响应: {
他们最新的嵌入模型text-embedding-3-large于2024 年 1 月 25 日发布,是本地多语言的,并支持 256、1024 和 3072 维度。 默认情况下,text-embedding-3-large 返回3072 维度的嵌入。 示例用法: fromopenaiimportOpenAIimportos OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY","")openai_client = OpenAI(...
使用text-embedding-ada-002生成向量嵌入,并将其存储在Zilliz Cloud中进行语义搜索: from pymilvus.model.dense import OpenAIEmbeddingFunction from pymilvus import MilvusClient OPENAI_API_KEY = "your-openai-api-key" ef = OpenAIEmbeddingFunction("text-embedding-ada-002", api_key=OPENAI_API_KEY) ...