text-embedding-ada-002 示例请求: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 curl https://api.openai.com/v1/embeddings \-H"Content-Type: application/json"\-H"Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"\-d '{"input":"Your text
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" \ -...
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 s…
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)。 这一技术应用非常灵活:比如当使用仅支持最高 1024...
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...
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...
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...
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:
设置无服务器集群,并获取公共端点和API密钥。 创建一个向量集合,并插入你的向量嵌入。 对存储的嵌入进行语义搜索。 好了,现在我将解释如何为上面讨论的这三个模型生成向量嵌入。 text-embedding-ada-002text-embedding-ada-002 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: ...
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-ada-002", document=text1)...