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" \ -...
贵的不一定真的好,OpenAI Text 和 Code Embedding API 实测 上周,由埃隆 马斯克 一起创始的OpenAI 发布了他们GPT-3的embedding endpoint。普通用户可以直接把自己想要预测的文字,甚至是代码直接发过去,获得embedding, 然后用到自己想做的下游任务,就可以能拿到想要的 sota效果。但是这是真的吗? 来自Hugging Face 的...
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 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="t...
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-...
具体来说,开发者通过在 dimensionsAPI参数中传递嵌入而不丢失其概念表征属性,从而缩短嵌入(即从序列末尾删除一些数字)。例如在 MTEB 基准上,text-embedding-3-large 可以缩短为 256 的大小, 同时性能仍然优于未缩短的 text-embedding-ada-002 嵌入(大小为 1536)。
The following helper function can be used to embed a line of text using the OpenAI API. In the code, we are using the existing ada version 2 to generate the embeddings. def get_embedding(text_to_embed): # Embed a line of text response = openai.Embedding.create( model= "text-embedding...
text-embedding-ada-002是我们最受欢迎的嵌入模型。今天我们将其成本降低了75%，到每1K令牌$0.0001。GPT-3.5 Turbo gpt-3.5-turbo是我们最受欢迎的聊天模型，为数百万用户提供ChatGPT服务。今天我们将gpt-3.5-turbo的输入令牌成本降低了25%。开发者现在可以以每1K输入令牌$0.0015和每1K输出令牌$0.002的价格...
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:
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...
@misc{open-text-embeddings, author = {Lim Chee Kin}, title = {open-text-embeddings: Open Source Text Embedding Models with OpenAI API-Compatible Endpoint}, year = {2023}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/limcheekin/open-text...