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: ...
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 1536 个维度数据,相当于我们已经掌握了这份文本数据的“...
#从 openai.embeddings_utils 包中导入 get_embedding 函数。 # 这个函数可以获取 GPT-3 模型生成的嵌入向量。 # 嵌入向量是模型内部用于表示输入数据的一种形式。 fromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding 加载数据集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 input_datapath="data/fine_food_reviews_1k.csv" df=pd...
user_search_embedding = get_embedding(user_search, engine='text-embedding-ada-002'),这一行使用get_embedding函数获取用户搜索输入user_search的嵌入结果。 from openai.embeddings_utils import cosine_similarity,这一行从openai.embeddings_utils模块中导入cosine_similarity函数。它可以计算两个嵌入之间的余弦相似度。
OpenAIEmbeddings参数含义 open函数的参数处理模式 在学习使用open函数打开文件并对其进行操作时,我们需要了解打开文件并且对文件进行操作的过程是怎么样的,还需要了解打开文件的常见模式,以及对文件句柄操作的的常用方法等等。其中难点是屡清楚文件的编码问题。 文件处理的流程:...
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" \ ...
OpenAI Embeddings 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。
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: { "data":[ ...
import pandas as pd import tiktoken import openai import os from openai.embeddings_utils import get_embedding, get_embeddings openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY") # embedding model parameters embedding_model = "text-embedding-ada-002" embedding_encoding = "cl100k_base" # this ...
ifPERSISTand os.path.exists("persist"):print("Reusing index...\n")vectorstore=Chroma(persist_directory="persist",embedding_function=OpenAIEmbeddings())index=VectorStoreIndexWrapper(vectorstore=vectorstore)index.load("persist")else:loader=DirectoryLoader("data/")ifPERSIST:index=VectorstoreIndexCreator(...