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" \ -...
@ApiOperation(value = "添加用户") public ResponseEntity addUser(@RequestBody ZSZXZ zszxz){ System.out.println("save the user:"+zszxz); return ResponseEntity.ok("success save the user"); } // 响应信息 @ApiResponse(code = 200,message = "修改用户成功") @ApiOperation(value = "修改用户",...
切块:将文档分成短小的、大多是自包含的部分以进行嵌入 嵌入:使用OpenAI API对每个部分数据获得embeddings结果 存储:存储embedding是(对于大型数据集,可以使用向量数据库) 搜索(每次查询一次) 给定用户问题,从OpenAI API生成查询的embeddings 使用embeddings,按照与查询相关性对文本部分进行排序 提问(每次查询一次) 将问题和...
Embeddings类 (嵌入) 将表示输入文本转成嵌入向量。向量的维度为1536。 调用的接口: POST https://api.openai.com/v1/embeddings 请求参数: python代码如下: import requests import json headers = { 'Authorization': f'Bearer {key}', # 注:key为OpenAI API申请的key 'Content-Type':'application/json' }...
OpenAI的Embeddings API是一种自然语言处理工具,可以将文本转换为向量表示形式。 这些向量被认为是“语义空间”中的点,其中包含文本之间的相似性关系。 通过使用Embeddings API,您可以轻松地比较和分析不同的文本,并找到它们之间的共同点和区别。 例如,您可以使用此API来开发文本分类器、语义搜索引擎或词汇扩展工具等。
要使用Python OpenAI API SDK生成文本嵌入(embeddings),可以按照以下步骤进行操作: 安装OpenAI的Python SDK: 首先,你需要安装OpenAI的Python SDK。你可以使用pip命令来完成安装: bash pip install openai 导入必要的库和模块: 在你的Python脚本中,导入OpenAI的API模块。 python import openai 设置OpenAI API的密钥: ...
可以使用多种方法来比较Embeddings出来的两个向量的相似度,其中一种常用的方法是计算它们之间的余弦相似度,下面是例子: importopenaiimportnumpyasnp# 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...
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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。
这时,将自建知识库接入OpenAI,通过Embeddings技术增强模型对特定知识的理解和应用能力,就显得尤为重要。 什么是Embeddings? Embeddings,即嵌入表示,是一种将文本、单词、句子或更复杂的实体转换为高维空间中的密集向量表示的方法。这些向量能够捕捉到文本之间的语义关系,使得模型能够理解和推理文本内容。在NLP中,Embeddings是...