OpenAI Embeddings
OpenAI 호환 텍스트 벡터를 생성합니다.
OpenAI Embeddings 인터페이스는 단일 또는 배치 입력을 임베딩 벡터로 변환하여 의미 검색, 클러스터링, 추천 및 벡터 검색에 사용할 수 있습니다. 입력 제한, 출력 차원 및 선택적 매개변수의 적용 여부는 선택한 Embedding 모델에 따라 달라집니다.
POST
/v1/embeddings지정한 입력의 벡터 표현을 생성하여 의미 검색, 클러스터링, 추천 및 기타 벡터 검색에 사용할 수 있습니다. 이 인터페이스는 단일 텍스트, 배치 텍스트, Token 배열 및 배치 Token 배열 입력을 지원합니다.
입력 상한과 출력 차원은 선택한 모델에 따라 달라집니다. 예를 들어 text-embedding-ada-002는 1536차원 벡터를 출력하며 최대 입력은 8192 Token입니다. 다른 모델의 제한은 다를 수 있습니다.
인증
bearerAuth 인증Bearer <token>
Authorization Header에 Bearer your-api-key를 사용합니다.
전달 위치: header
요청 본문
입력 수에 맞는 텍스트 구조를 선택합니다. 두 보기는 동일한 Embeddings 엔드포인트를 사용합니다.
application/json단일 텍스트
하나의 비어 있지 않은 문자열을 임베딩 벡터로 변환하며 단일 내용 테스트와 실시간 쿼리에 적합합니다.
- model
- 현재 API 키에 표시되는 Embedding 모델 ID입니다.
- input
- 벡터로 변환할 하나의 비어 있지 않은 문자열입니다.
- encoding_format
- 벡터 인코딩 형식이며 기본값은 float입니다.
{
"model": "MODEL_ID",
"input": "이 식당의 음식이 맛있었고 직원도 친절했습니다.",
"encoding_format": "float"
}전체 필드 참고텍스트와 Token의 단일 및 배치 입력 구조를 모두 유지합니다
Token 배열과 배치 Token 배열은 전체 필드 참고에 유지됩니다. 입력 수, 길이 및 벡터 차원은 선택한 모델의 제한을 따릅니다.
응답 본문
application/json
application/json
application/json
application/json
application/json