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입력 텍스트를 나타내는 임베딩 결과를 생성하는 데 사용되는 OpenAI 임베딩 서비스입니다. 이 문서는 주로 OpenAI Embeddings API 작업의 사용 절차를 소개하며, 이를 통해 입력 텍스트를 나타내는 임베딩 벡터를 생성할 수 있습니다。。

신청 절차

OpenAI Embeddings API를 사용하려면 먼저 Ace Data Cloud 콘솔에서 API Token을 발급받아 예비용으로 보관하세요. 아직 로그인하거나 등록하지 않은 경우, 등록 및 로그인을 안내하는 로그인 페이지로 자동 이동하며, 완료 후 현재 페이지로 자동 반환됩니다. 하나의 API Token으로 플랫폼의 모든 서비스를 호출할 수 있으며, 각 서비스마다 별도로 신청할 필요가 없습니다. 최초 신청 시 무료 할당량이 제공되어 무료로 체험할 수 있으며, 할당량이 부족할 경우 콘솔에서 공용 잔액을 충전할 수 있습니다.
📘 전체 문서: OpenAI Embeddings API →

기본 사용

이제 화면에서 해당 내용을 입력할 수 있으며, 아래 그림과 같습니다:

이 인터페이스를 처음 사용할 때는 최소 세 가지 내용을 입력해야 합니다. 하나는 authorization이며, 드롭다운 목록에서 직접 선택하면 됩니다. 또 다른 매개변수는 model이며, model은 OpenAI 공식 웹사이트 모델 유형 중에서 선택하여 사용하는 것입니다. 현재 사용 가능한 모델은 text-embedding-3-small 및 text-embedding-3-large입니다. text-embedding-ada-002는 제공이 중단되었습니다. 기존 벡터 인덱스에서 해당 이전 모델을 사용하는 경우 새 모델의 벡터와 직접 혼용할 수 없으며, 인덱스를 다시 생성해야 합니다. 마지막 매개변수는 input이며, input은 변환해야 하는 임베딩 텍스트입니다. 동시에 오른쪽에 해당 호출 코드가 생성되는 것을 확인할 수 있으며, 코드를 복사하여 직접 실행하거나 「Try」 버튼을 직접 클릭하여 테스트할 수도 있습니다. 선택 매개변수:
  • dimensions: 벡터 차원을 자르며, 기본적으로 전체 차원을 출력합니다.
  • encoding_format: 반환 형식으로, float 또는 base64를 선택할 수 있습니다.

Python 예시 호출 코드:
호출 후 반환 결과는 다음과 같습니다:
반환 결과에는 여러 필드가 있으며, 다음과 같이 소개합니다:
  • model: 이번 텍스트를 임베딩으로 변환할 때 사용한 모델입니다.
  • usage: 이번 텍스트를 임베딩으로 변환할 때 사용한 token 정보입니다.
  • data: 텍스트 변환 후의 임베딩 결과입니다.
그중 data에는 텍스트에 해당하는 임베딩의 구체적인 정보가 포함되어 있으며, 그 안의 embedding은 생성된 임베딩의 구체적인 결과입니다.

오류 처리

API 호출 시 오류가 발생하면 API는 해당 오류 코드와 정보를 반환합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
  • 400 token_mismatched: Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
  • 400 api_not_implemented: Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
  • 401 invalid_token: Unauthorized, invalid or missing authorization token.
  • 429 too_many_requests: Too many requests, you have exceeded the rate limit.
  • 500 api_error: Internal server error, something went wrong on the server.

오류 응답 예시

결론

이 문서를 통해 공식 OpenAI의 임베딩 생성 기능을 사용하기 위해 OpenAI Embeddings API를 쉽게 사용하는 방법을 이미 알아보았습니다. 이 문서가 해당 API를 더 잘 연동하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 궁금한 점이 있으시면 언제든지 기술 지원팀에 문의해 주세요.