"text-embedding-ada-002" 属于 OpenAI 大型语言模型系列的一部分。这个嵌入模型是为了将文本(如单词、短语或整段文本)转换为数值形式的向量,使得计算机能够处理和理解自然语言。下面用通俗的语言来解释它的几个主要特点: 1. 理解文本的意义:这个模型不仅仅关注文本的字面意思,还能把握文本的深层含义。比如,它能理解同义词或上下
API参数dimensions可以缩短嵌入（即从序列的末尾移除一些数字），而不会丢失嵌入的概念表示属性。例如，OpenAI在其公告中建议，在MTEB基准上，嵌入可以缩短到256的大小，同时仍然优于1536大小的未缩短的text-embedding-ada-002嵌入。我们在四个不同的OpenAI嵌入模型上运行了评估函数：ltext-embedding-3-large的两个版本：...
openai text-embedding-ada-002用法以下是使用openai的text-embedding-ada-002模型的步骤: 1.导入openai模块。 2.创建一个名为embedding的变量,使用openai.Embedding.create()方法创建一个嵌入式对象。 3.设置input参数为要嵌入的文本,model参数为要使用的模型,例如"text-embedding-ada-002"。 4.执行上述代码后,会...
# 建议使用官方推荐的第二代嵌入模型:text-embedding-ada-002 embedding_model="text-embedding-ada-002" # text-embedding-ada-002 模型对应的分词器(TOKENIZER) embedding_encoding="cl100k_base" # text-embedding-ada-002 模型支持的输入最大 Token 数是8191,向量维度 1536 # 在我们的 DEMO 中过滤 Token 超...
dimensions参数可以缩短嵌入(即从序列的末尾删除一些数字),而不会失去嵌入的概念表示属性。OpenAI在他们的公告中建议,在MTEB基准测试中,嵌入可以缩短到256大小,同时仍然优于未缩短的text-embedding-ada-002嵌入(大小为1536)。 我们在四种不同的嵌入模型上运行评估函数: ...
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发布最新Embedding模型——可惜又是一个收费API 嵌入(Embedding)是深度学习方法处理自然语言文本最重要的方式之一。它将人类的自然语言和文本转换成一个浮点型的向量。向量之间的距离代表了它们的关系。今天,OpenAI宣布了他们的Embedding新模型——text-embedding-ada-002。官方宣称这是目前OpenAI最强的嵌入模型,可以...
本文我们将使用nomic-embed-text[2]模型。它是一种文本编码器,在短的上下文和长的上下文任务上,性能超越了 OpenAI text-embedding-ada-002 和 text-embedding-3-small。 启动nomic-embed-text 服务 当你已经成功安装好ollama之后,使用以下命令拉取nomic-embed-text模型: ...
dimensions参数可以缩短嵌入(即从序列的末尾删除一些数字),而不会失去嵌入的概念表示属性。OpenAI在他们的公告中建议,在MTEB基准测试中,嵌入可以缩短到256大小,同时仍然优于未缩短的text-embedding-ada-002嵌入(大小为1536)。 我们在四种不同的嵌入模型上运行评估函数: ...
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: text-embedding-3-small 使用text-embedding-3-small生成向量嵌入,并将其存储在Zilliz Cloud中进行语义搜索: text-embedding-3-large 使用text-embedding-3-large生成向量嵌入,并将其存储在Zilliz Cloud中进行语义搜索: 结论 虽然本教...