الانتقال إلى المحتوى الرئيسي
خدمة متجهات الكلمات من OpenAI، تُستخدم لإنشاء نتائج متجهات الكلمات التي تمثل النص المُدخل. يقدم هذا المستند بشكل أساسي عملية استخدام واجهة OpenAI Embeddings API، وباستخدامها يمكننا إنشاء متجهات تضمين تمثل النص المُدخل。。

عملية التقديم

لاستخدام واجهة OpenAI Embeddings API، انتقل أولاً إلى وحدة تحكم Ace Data Cloud للحصول على API Token الخاص بك، واحتفظ به للاستخدام لاحقًا. إذا لم تقم بتسجيل الدخول أو التسجيل بعد، فسيتم تلقائيًا الانتقال إلى صفحة تسجيل الدخول لدعوتك إلى التسجيل وتسجيل الدخول، وبعد الإكمال ستعود تلقائيًا إلى الصفحة الحالية. يمكن لـ API Token واحد استدعاء جميع خدمات المنصة، ولا حاجة للتقديم بشكل منفصل لكل خدمة. سيُمنح رصيد مجاني عند التقديم لأول مرة، ويمكنك التجربة مجانًا؛ وعندما يكون الرصيد غير كافٍ، يمكنك شحن الرصيد العام في وحدة التحكم.
📘 المستند الكامل: OpenAI Embeddings API →

الاستخدام الأساسي

بعد ذلك، يمكنك ملء المحتوى المقابل في الواجهة، كما هو موضح في الصورة:

عند استخدام هذه الواجهة لأول مرة، نحتاج إلى ملء ثلاثة محتويات على الأقل، أحدها هو authorization، ويمكنك اختياره مباشرةً من القائمة المنسدلة. المعلمة الأخرى هي model، وmodel هي فئة النموذج من الموقع الرسمي لـ OpenAI التي نختار استخدامها، والنماذج المتاحة حاليًا هي text-embedding-3-small وtext-embedding-3-large. تم إيقاف توفير text-embedding-ada-002؛ وإذا كانت فهارس المتجهات الحالية تستخدم هذا النموذج القديم، فلا يمكن خلط متجهات النموذج الجديد مباشرةً، ويجب إعادة إنشاء الفهرس. المعلمة الأخيرة هي input، وinput هو نص متجهات الكلمات الذي نحتاج إلى تحويله. في الوقت نفسه، يمكنك ملاحظة وجود إنشاء لرمز الاستدعاء المقابل على الجانب الأيمن، ويمكنك نسخ الرمز وتشغيله مباشرةً، أو يمكنك النقر مباشرةً على زر «Try» للاختبار. المعلمات الاختيارية:
  • dimensions: اقتطاع أبعاد المتجه، ويكون الإخراج الافتراضي بالأبعاد الكاملة.
  • encoding_format: تنسيق الإرجاع، ويمكن أن يكون float أو base64.

رمز استدعاء نموذجي بلغة Python:
بعد الاستدعاء، نجد أن النتيجة المُرجعة كما يلي:
تحتوي النتيجة المُرجعة على عدة حقول، ويُقدَّم شرحها كما يلي:
  • model، النموذج المُستخدم في تحويل هذا النص إلى متجهات كلمات.
  • usage، معلومات token المستخدمة في تحويل هذا النص إلى متجهات كلمات.
  • data، نتيجة متجهات الكلمات بعد تحويل النص.
من بينها، يحتوي data على المعلومات التفصيلية لمتجهات الكلمات المقابلة للنص، ويكون embedding داخله هو النتيجة التفصيلية لمتجهات الكلمات المُنشأة.

معالجة الأخطاء

عند استدعاء API، إذا واجهت خطأً، فسيُرجع API رمز الخطأ والمعلومات المقابلة. على سبيل المثال:
  • 400 token_mismatched: طلب غير صالح، ربما بسبب معلمات مفقودة أو غير صالحة.
  • 400 api_not_implemented: طلب غير صالح، ربما بسبب معلمات مفقودة أو غير صالحة.
  • 401 invalid_token: غير مصرح، رمز التفويض غير صالح أو مفقود.
  • 429 too_many_requests: عدد كبير جدًا من الطلبات، لقد تجاوزت حد المعدل.
  • 500 api_error: خطأ داخلي في الخادم، حدث خطأ ما على الخادم.

مثال على استجابة الخطأ

الخلاصة

من خلال هذا المستند، أصبحت تعرف بالفعل كيفية استخدام واجهة OpenAI Embeddings API لاستخدام ميزة إنشاء متجهات الكلمات الرسمية من OpenAI بسهولة. نأمل أن يساعدك هذا المستند على الربط واستخدام API بشكل أفضل. إذا كانت لديك أي أسئلة، فيُرجى التواصل مع فريق الدعم الفني لدينا في أي وقت.