"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...
之后对遍历生成的文本块,然后调用本地启动的nomic-embed-textembedding 服务。其中sendRequest函数用于发送 embeding 请求,它的实现代码很简单,就是使用 fetch API 调用已有的 REST API。 async function sendRequest(url: string, data: Record<string, any>) { try { const response = await fetch(url, { meth...
在训练过程中,Text-embedding-ada-002使用标记数据集来优化生成对抗网络和自编码器的参数,并使用无标记数据集来训练生成对抗网络。 总的来说,Text-embedding-ada-002通过使用自编码器和生成对抗网络的框架,结合半监督学习的思想,可以学习到输入文本的有意义的低维表示。
综上所述,高效使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 接口需要结合多种因素,包括输入文本长度、并发请求数量、缓存管理等。在实际应用时,需要根据具体的需求和模型特点,进行适当的优化和调整,以提高处理效率和嵌入效果。
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...
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。 Ollama[1] 是一款超级好用的工具,让你能够在本地轻松跑 Llama 2, Mistral, Gemma 等开源模型。本文我将介绍如何使用 Ollama 实现对文本...
OpenAI称，Text-embedding-ada-002价格的降低是通过提高其系统效率实现的。文本嵌入模式是OpenAI重点关注的关键领域，它曾在文本嵌入模型的研发和基础设施上花费了数亿美元。近期，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）重申OpenAI尚未开始培训GPT-4的“继任者”，这表明该公司在开始该模型之前“还有很多工作要做”...
我们这里使用的 text-embedding-ada-002 的模型，支持的长度是每条记录8191个Token。所以我们在实际发送请求前，需要计算一下每条记录有多少Token，超过8000个的需要过滤掉。不过，在我们这个数据集里，只有新闻的标题，所以不会超过这个长度。但是你在使用其他数据集的时候，可能就需要过滤下数据，或者采用截断的方法，...
最近,MokaHR 团队开发了一种名为 M3E 的模型,这一模型弥补了中文向量文本检索领域的空白, M3E 模型在中文同质文本 S2S 任务上在 6 个数据集的平均表现好于 text2vec 和 text-embedding-ada-002 ,在中文检索任务上也优于二者。 值得关注的是,目前,M3E 模型中使用的数据集、训练脚本、训练好的模型、评测数据...
text-embedding-ada-002是OpenAI于2022年12月提供的一个embedding模型,但需要调用接口付费使用。其具有如下特点: 统一能力:OpenAI通过将五个独立的模型(文本相似性、文本搜索-查询、文本搜索-文档、代码搜索-文本和代码搜索-代码)合并为一个新的模型 在一系列不同的文本搜索、句子相似性和代码搜索基准中,这个单一的表...