OpenAI Embeddings

API OpenAI Embeddings chuyển một đầu vào hoặc một lô đầu vào thành biểu diễn vectơ để dùng cho tìm kiếm ngữ nghĩa, phân cụm, gợi ý và truy xuất vectơ. Giới hạn đầu vào, số chiều đầu ra và khả năng áp dụng tham số tùy chọn phụ thuộc vào mô hình Embedding được chọn.

POST/v1/embeddings

Tạo biểu diễn vectơ cho đầu vào được cung cấp, phục vụ tìm kiếm ngữ nghĩa, phân cụm, gợi ý và các tình huống truy xuất vectơ khác. API hỗ trợ một văn bản, một lô văn bản, mảng Token và một lô mảng Token.

Giới hạn đầu vào và số chiều đầu ra phụ thuộc vào mô hình được chọn. Ví dụ, text-embedding-ada-002 tạo vectơ 1536 chiều và cho phép tối đa 8192 Token đầu vào; các mô hình khác có thể có giới hạn khác.

Xác thực

bearerAuth

Xác thựcBearer <token>

Sử dụng Bearer your-api-key trong Header Authorization.

Vị trí truyền: header

Nội dung yêu cầu

Chọn cấu trúc văn bản theo số lượng đầu vào; cả hai chế độ dùng cùng một điểm cuối Embeddings.

application/json

Một văn bản

Chuyển một chuỗi không rỗng thành một vectơ nhúng, phù hợp để thử một nội dung hoặc truy vấn thời gian thực.

model: ID mô hình Embedding khả dụng với API Key hiện tại.
input: Một chuỗi không rỗng cần chuyển thành vectơ.
encoding_format: Định dạng mã hóa vectơ, mặc định là float.

application/json

{
  "model": "MODEL_ID",
  "input": "Món ăn của nhà hàng này rất ngon và nhân viên phục vụ cũng rất thân thiện.",
  "encoding_format": "float"
}

model*string

ID mô hình cần sử dụng. Điền ID mô hình Embedding khả dụng với tài khoản hiện tại.

Độ dài1 <= length

input*|array<>|array<integer>|array<array<integer>>

Đầu vào cần chuyển thành vectơ. Có thể truyền một văn bản, mảng văn bản, mảng số nguyên Token hoặc một lô mảng Token. Đầu vào không được rỗng; số lượng phần tử trong lô, tổng số Token và giới hạn mỗi phần tử phụ thuộc vào mô hình được chọn.

encoding_format?string

Định dạng mã hóa của vectơ nhúng trả về.

Giá trị mặc định"float"

Giá trị được phép

"float"
"base64"

dimensions?integer

Số chiều mong muốn của vectơ đầu ra. Chỉ một số mô hình Embedding mới hơn hỗ trợ tham số này.

Phạm vi1 <= value

user?string

Mã định danh duy nhất của người dùng cuối, có thể dùng để giám sát và phát hiện hành vi lạm dụng.

Độ dài1 <= length

Mảng Token và một lô mảng Token vẫn có trong phần tham khảo trường đầy đủ; số lượng, độ dài đầu vào và số chiều vectơ phụ thuộc vào giới hạn của mô hình được chọn.

Nội dung phản hồi

`application/json`

curl -X POST "https://example.com/v1/embeddings" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "MODEL_ID",    "input": "Món ăn rất ngon và nhân viên phục vụ rất thân thiện.",    "encoding_format": "float"  }'

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "embedding": [
        0.0023064255,
        -0.009327292,
        -0.0028842222
      ],
      "index": 0
    }
  ],
  "model": "MODEL_ID",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "total_tokens": 8
  }
}

Xác thực

Nội dung yêu cầu

Nội dung phản hồi

200application/json

400application/json

401application/json

429application/json

500application/json

`application/json`

`application/json`

`application/json`

`application/json`

`application/json`