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Servizio di vettori di parole OpenAI, utilizzato per generare risultati di vettori di parole che rappresentano il testo di input. Questo documento presenta principalmente il processo di utilizzo delle operazioni dell’API OpenAI Embeddings, attraverso la quale possiamo creare vettori di embedding che rappresentano il testo di input。。

Procedura di richiesta

Per utilizzare l’API OpenAI Embeddings, per prima cosa vai alla console di Ace Data Cloud per ottenere il tuo API Token, da conservare come riserva. Se non hai ancora effettuato l’accesso o la registrazione, verrai automaticamente reindirizzato alla pagina di accesso per invitarti a registrarti e ad accedere; al termine, tornerai automaticamente alla pagina corrente. Un solo API Token può richiamare tutti i servizi della piattaforma, senza la necessità di richiederne uno separatamente per ogni servizio. Alla prima richiesta verrà fornito un credito gratuito, che può essere utilizzato per una prova gratuita; quando il credito è insufficiente, puoi ricaricare il saldo universale dalla console.
📘 Documentazione completa: OpenAI Embeddings API →

Utilizzo di base

Successivamente puoi compilare i contenuti corrispondenti nell’interfaccia, come mostrato nell’immagine:

Quando utilizzi questa interfaccia per la prima volta, dobbiamo compilare almeno tre contenuti: uno è authorization, che può essere selezionato direttamente nell’elenco a discesa. Un altro parametro è model, model è la categoria di modello del sito ufficiale OpenAI che scegliamo di utilizzare; i modelli attualmente disponibili sono text-embedding-3-small e text-embedding-3-large. text-embedding-ada-002 non viene più fornito; se un indice vettoriale esistente utilizza questo vecchio modello, non può mescolare direttamente i vettori dei nuovi modelli e deve essere ricreato. L’ultimo parametro è input, input è il testo del vettore di parole che dobbiamo convertire. Allo stesso tempo, puoi notare che sulla destra viene generato il codice di chiamata corrispondente; puoi copiare il codice ed eseguirlo direttamente, oppure fare clic direttamente sul pulsante «Try» per effettuare un test. Parametri opzionali:
  • dimensions: riduce le dimensioni del vettore, per impostazione predefinita restituisce le dimensioni complete.
  • encoding_format: formato di restituzione, può essere float o base64.

Codice di chiamata di esempio Python:
Dopo la chiamata, scopriamo che il risultato restituito è il seguente:
Il risultato restituito contiene diversi campi, presentati di seguito:
  • model, il modello utilizzato per questa conversione del testo in vettori di parole.
  • usage, le informazioni sui token utilizzati per questa conversione del testo in vettori di parole.
  • data, il risultato del vettore di parole dopo la conversione del testo.
Tra questi, data contiene le informazioni specifiche relative ai vettori di parole corrispondenti al testo, e il suo embedding è il risultato specifico del vettore di parole generato.

Gestione degli errori

Quando si richiama l’API, se si verifica un errore, l’API restituisce il codice e le informazioni di errore corrispondenti. Ad esempio:
  • 400 token_mismatched: Richiesta non valida, probabilmente a causa di parametri mancanti o non validi.
  • 400 api_not_implemented: Richiesta non valida, probabilmente a causa di parametri mancanti o non validi.
  • 401 invalid_token: Non autorizzato, token di autorizzazione non valido o mancante.
  • 429 too_many_requests: Troppe richieste, hai superato il limite di velocità.
  • 500 api_error: Errore interno del server, qualcosa è andato storto sul server.

Esempio di risposta di errore

Conclusione

Attraverso questo documento, hai già appreso come utilizzare l’API OpenAI Embeddings per usare facilmente la funzionalità ufficiale di OpenAI per la generazione di vettori di parole. Ci auguriamo che questo documento possa aiutarti a integrare e utilizzare meglio questa API. Per qualsiasi domanda, non esitare a contattare il nostro team di supporto tecnico.