"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...
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_URL, { model: "nomic-embed-tex...
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...
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。
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。
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”...
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...
We want to use the embedding generated by the text-embedding-ada-002 model for some search operations in our business, but we encountered a problem when using it. Here are two texts. text1: I need to solve the problem w…
数据集包含预先生成的基于gpt -3的嵌入。但是我们为了生成最新的嵌入，还需要一个API密钥来访问模型。该密钥可以通过注册OpenAI API来获得。然后就是创建一个函数，指定要使用的模型(在本例中为text-embedding-ada-002)。api_key = 'api key'# set api key as default api key for openaiopenai.api_key = ...
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 Azure OpenAI Service Azure OpenAI Service An Azure service that provides access to OpenAI’s GPT-3 models with enterprise capabilities. ...