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...
python import openai 设置OpenAI API的密钥: 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-00...
首先新建一個embedding 環境 conda create -n embedding python==3.10 activate embedding 選擇一個合適的embedding模型進行部署,可以在huggingface.co/spaces/m上挑選一個排名較高的模型下載。例如我選擇lier007/xiaobu-embedding-v2這個項目。 git clone 下litserve-embedding-api 項目 git clone https://github.com/...
首先,我们需要导入OpenAIEmbedding库: importopenai 1. 然后,我们需要设置OpenAI的API密钥。可以在OpenAI的官方网站上申请API密钥,并将其设置为环境变量,或者直接在代码中设置: openai.api_key="YOUR_API_KEY" 1. 接下来,我们可以使用OpenAIEmbedding的Embed函数将字符串转化为向量。该函数接受一个字符串作为参数,并返...
"model": "text-embedding-ada-002", "object": "list", "usage": { "prompt_tokens": 5, "total_tokens": 5 } } 在OpenAI Cookbook 中查看更多 Python 代码示例。 使用OpenAI 嵌入时,请记住它们的局限性和风险。 嵌入模型 OpenAI 提供 1 个第二代嵌入模型(用模型 ID 表示)和 16 个第一代模型(用...
51CTO博客已为您找到关于openai embedding接口调用 python的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及openai embedding接口调用 python问答内容。更多openai embedding接口调用 python相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和
OPENAI_API_KEY=你的-api-key openai 官方文档 https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/what-are-embeddings 亚马逊美食评论数据集(amazon-fine-food-reviews) 1. 生成 Embedding (基于 text-embedding-ada-002 模型) 嵌入对于处理自然语言和代码非常有用,因为其他机器学习模型和算法(如聚类或搜索)可以...
第一件,是怎么利用OpenAI的API来获取文本的Embedding。虽然接口不复杂,但是我们也要考虑模型能够接受的最大文本长度,API本身的限速,以及网络延时带来的问题。 我们分别给出了解决方案,使用Tiktoken计算样本的Token数量,并进行过滤;在遇到限速问题时通过backoff进行指数级别的时间等待;通过一次性批量请求一批数据,最大化我...
1、PyCharm 创建 Python 项目 进入PyCharm , 选择 " File / New Project " 选项 , 2、API Key 配置用法 建议直接从某宝买的 OpenAI 的中转APIKey , 会给你一个 API_KEY 和 中转地址 , 有了这两个可以直接替换到代码中使用 ; 代码语言:javascript ...
OpenAI 提供了一个用于多语言文本嵌入的封闭式 API。 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: