"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...
3. 对文本块执行 embeddings 操作 const EMBEDDINGS_URL = "http://127.0.0.1:11434/api/embeddings"; async function embedding(path: string) { const docs = await load(path); const splittedDocs = await split(docs); for (let doc of splittedDocs) { const embedding = await sendRequest(EMBEDDINGS_...
可以使用内存缓存或分布式缓存来存储 Embedding 结果,并根据具体的数据量和访问频率进行优化。 4. 选择合适的调用方式:OpenAI 提供了不同的调用方式以供选择,可以根据具体的需求和环境来选择最合适的方式。例如,可以通过 HTTP 调用 API 接口,使用 Python SDK,或使用门户网站进行调用。 5. 控制并发请求数量:在进行嵌入...
Some questions about text-embedding-ada-002’s embedding API curt.kennedy July 29, 2023, 6:14pm 63 After you get your fit, you transform the new embedding to fit back into your PCA, it’s listed as a comment at the bottom, but here it is again # When working with live data...
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: ...
我创建了text-embedding-ada-002这个模型,但是我使用相同内容,访问gpt原始api。获取到的embedding 向量,不一样。这个是什么原因呢
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...
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”...
我们在这里，调用了Tiktoken这个库，使用了 cl100k_base 这种编码方式，这种编码方式和 text-embedding-ada-002 模型是一致的。如果选错了编码方式，你计算出来的Token数量可能和OpenAI的不一样。第二个坑是，如果你直接一条条调用OpenAI的API，很快就会遇到报错。这是因为 OpenAI对API的调用进行了限速（Rate Limit...
只需要指定一个模型的id,例如:text-embedding-ada-002,调用openai的/v1/embeddings的API即可。 你讲获得类似如下的embedding: { "data": [ { "embedding": [ -0.006929283495992422, -0.005336422007530928, ... -4.547132266452536e-05, -0.024047505110502243 ...