"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...
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。
M3E中文文本嵌入模型:替代OpenAI text-embedding-ada-002的最佳选择 #小工蚁 #m3e - 小工蚁于20230714发布在抖音,已经收获了21.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
OpenAI Developer Forum 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 ...
智东西6月14日报道，就在今天凌晨，OpenAI毫无预告地发布了ChatGPT的重大更新。从官网信息梳理来看，OpenAI的更新主要包括以下六个方面的内容：1.在Chat Completions API新增函数调用（Function call）功能 2.改进了gpt-4和gpt-3.5-turbo版本 3.更新了gpt-3.5-turbo的16k上下文版本 4.嵌入式模型降低了75%的成本 ...
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...
is primarily because of the training data of the models. In Azure OpenAI the training data of the models is mentioned in the model's pagehere. Withtext-embedding-ada-002version 2is recommended on Azure since it provides parity with OpenAI'stext-embedding-ada-002.Please see the not...
openai_api_key="234230349502348590238423", openai_api_version="2023-03-15-preview", ) docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings) qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(engine="t-ada"), chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever(), ...
"description": "", "embedding_config": { "embedding_endpoint_type": "openai", "embedding_endpoint": "https://api.openai.com/v1", "embedding_model": "text-embedding-ada-002", "embedding_dim": 1536, "embedding_chunk_size": 300, ...