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OpenAI 단어 벡터 서비스는 입력 텍스트를 나타내는 단어 벡터 결과를 생성하는 데 사용됩니다. 이 문서는 OpenAI Embeddings API 작업의 사용 프로세스를 주로 설명하며, 이를 통해 입력 텍스트를 나타내는 임베딩 벡터를 생성할 수 있습니다.

신청 프로세스

OpenAI Embeddings API를 사용하려면 먼저 Ace Data Cloud 콘솔에서 API Token을 받아야 합니다. 이를 보관해 두세요. 로그인 또는 등록이 되어 있지 않은 경우, 자동으로 로그인 페이지로 리디렉션되어 등록 및 로그인을 요청합니다. 완료 후 현재 페이지로 자동으로 돌아옵니다. 하나의 API Token으로 플랫폼의 모든 서비스를 호출할 수 있으며, 각 서비스에 대해 별도로 신청할 필요가 없습니다. 처음 신청 시 무료 크레딧이 제공되어 무료로 체험할 수 있습니다; 크레딧이 부족할 경우 콘솔에서 일반 잔액을 충전할 수 있습니다.
📘 전체 문서: OpenAI Embeddings API →

기본 사용

이제 인터페이스에 해당 내용을 입력할 수 있습니다. 아래 그림과 같이 진행하세요:

이 인터페이스를 처음 사용할 때는 최소한 세 가지 내용을 입력해야 합니다. 하나는 authorization으로, 드롭다운 목록에서 선택하면 됩니다. 다른 매개변수는 model로, model은 OpenAI 공식 모델 카테고리를 선택하는 것입니다. 여기에는 주로 3가지 모델이 있으며, 자세한 내용은 제공된 모델을 참조하세요. 마지막 매개변수는 input으로, input은 변환할 단어 벡터 텍스트입니다. 또한 오른쪽에 해당 호출 코드 생성이 있으며, 코드를 복사하여 직접 실행할 수도 있고, “Try” 버튼을 클릭하여 테스트할 수도 있습니다. 선택적 매개변수:
  • dimensions: 벡터 차원 자르기, 기본적으로 전체 차원을 출력합니다.
  • encoding_format: 반환 형식, 선택 가능 float 또는 base64입니다.

Python 샘플 호출 코드:
호출 후, 반환 결과는 다음과 같습니다:
반환 결과는 여러 필드를 포함하며, 다음과 같이 설명됩니다:
  • model, 이번 텍스트를 단어 벡터로 변환하는 데 사용된 모델입니다.
  • usage, 이번 텍스트를 단어 벡터로 변환하는 데 사용된 토큰 정보입니다.
  • data, 텍스트 변환 후의 단어 벡터 결과입니다.
그 중 data는 텍스트에 해당하는 단어 벡터의 구체적인 정보를 포함하고 있으며, 그 안의 embedding은 생성된 단어 벡터의 구체적인 결과입니다.

오류 처리

API를 호출할 때 오류가 발생하면, API는 해당 오류 코드와 정보를 반환합니다. 예를 들어:
  • 400 token_mismatched: 잘못된 요청, 누락되었거나 잘못된 매개변수 때문일 수 있습니다.
  • 400 api_not_implemented: 잘못된 요청, 누락되었거나 잘못된 매개변수 때문일 수 있습니다.
  • 401 invalid_token: 인증되지 않음, 잘못되었거나 누락된 인증 토큰입니다.
  • 429 too_many_requests: 너무 많은 요청, 비율 제한을 초과했습니다.
  • 500 api_error: 내부 서버 오류, 서버에서 문제가 발생했습니다.

오류 응답 예시

결론

이 문서를 통해 OpenAI Embeddings API를 사용하여 공식 OpenAI의 단어 벡터 생성 기능을 쉽게 사용할 수 있는 방법을 이해하게 되었습니다. 이 문서가 API를 더 잘 연결하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 질문이 있으시면 언제든지 기술 지원 팀에 문의해 주세요.