Skip to main content
OpenAI usługa wektorów słów, służąca do generowania wektorów słów reprezentujących wprowadzone teksty. Dokument ten głównie opisuje proces korzystania z OpenAI Embeddings API, dzięki któremu możemy tworzyć wektory osadzenia reprezentujące wprowadzone teksty.

申请流程

Aby korzystać z OpenAI Embeddings API, najpierw przejdź do Ace Data Cloud 控制台, aby uzyskać swój token API, który należy zachować na przyszłość. Jeśli nie jesteś zalogowany lub zarejestrowany, automatycznie zostaniesz przekierowany na stronę logowania, aby zarejestrować się i zalogować, a po zakończeniu zostaniesz automatycznie przekierowany z powrotem na bieżącą stronę. Jeden token API wystarczy do korzystania ze wszystkich usług platformy, nie ma potrzeby składania osobnych wniosków dla każdej usługi. Przy pierwszym wniosku otrzymasz darmowy limit, aby móc go przetestować; gdy limit się wyczerpie, możesz doładować saldo ogólne w kontrolerze.
📘 Pełna dokumentacja: OpenAI Embeddings API →

基本使用

Następnie możesz wypełnić odpowiednie pola na interfejsie, jak pokazano na obrazku:

Podczas pierwszego korzystania z tego interfejsu musimy wypełnić co najmniej trzy pola: jedno to authorization, które można wybrać bezpośrednio z rozwijanej listy. Drugim parametrem jest model, model to kategoria modelu, którą wybieramy do użycia z oficjalnej strony OpenAI, mamy tutaj głównie 3 modele, szczegóły można znaleźć w dostarczonych modelach. Ostatnim parametrem jest input, input to tekst, który chcemy przekształcić w wektor słów. Możesz również zauważyć, że po prawej stronie znajduje się odpowiedni kod do wywołania, który możesz skopiować i uruchomić, lub po prostu kliknąć przycisk „Try”, aby przetestować. Opcjonalne parametry:
  • dimensions: przycinanie wymiarów wektora, domyślnie zwraca pełne wymiary.
  • encoding_format: format zwrotu, opcjonalnie float lub base64.

Przykładowy kod wywołania w Pythonie:
Po wywołaniu zauważamy, że zwrócony wynik wygląda następująco:
Zwrócony wynik zawiera wiele pól, które są opisane poniżej:
  • model, model użyty do przekształcenia tekstu w wektor słów.
  • usage, informacje o tokenach użytych do przekształcenia tekstu w wektor słów.
  • data, wyniki wektora słów po przekształceniu tekstu.
W tym przypadku data zawiera szczegółowe informacje o wektorze słów odpowiadającym tekstowi, a embedding to konkretne wyniki wygenerowanego wektora słów.

错误处理

Podczas wywoływania API, jeśli napotkasz błąd, API zwróci odpowiedni kod błędu i informacje. Na przykład:
  • 400 token_mismatched: Zły wniosek, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
  • 400 api_not_implemented: Zły wniosek, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
  • 401 invalid_token: Nieautoryzowany, nieprawidłowy lub brakujący token autoryzacji.
  • 429 too_many_requests: Zbyt wiele żądań, przekroczono limit.
  • 500 api_error: Błąd wewnętrzny serwera, coś poszło nie tak na serwerze.

错误响应示例

结论

Dzięki temu dokumentowi zrozumiałeś, jak łatwo korzystać z OpenAI Embeddings API, aby wykorzystać funkcję generowania wektorów słów od oficjalnego OpenAI. Mamy nadzieję, że ten dokument pomoże Ci lepiej zintegrować i korzystać z tego API. W razie jakichkolwiek pytań, skontaktuj się z naszym zespołem wsparcia technicznego.