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O serviço de vetores de palavras da OpenAI é utilizado para gerar resultados de vetores de palavras que representam o texto de entrada. Este documento descreve principalmente o fluxo de uso da API OpenAI Embeddings, com a qual podemos criar vetores de incorporação que representam o texto de entrada.

Processo de Solicitação

Para usar a API OpenAI Embeddings, primeiro você pode acessar a página OpenAI Embeddings API e clicar no botão “Acquire” para obter as credenciais necessárias para a solicitação: Se você ainda não estiver logado ou registrado, será redirecionado automaticamente para a página de login, convidando-o a se registrar e fazer login. Após o registro e login, você será redirecionado de volta para a página atual. Na primeira solicitação, haverá um crédito gratuito disponível, permitindo o uso gratuito dessa API.

Uso Básico

Em seguida, você pode preencher os conteúdos correspondentes na interface, como mostrado na imagem:

Na primeira vez que usar essa interface, precisamos preencher pelo menos três conteúdos: um é authorization, que pode ser selecionado diretamente na lista suspensa. O outro parâmetro é model, que é a categoria do modelo que escolhemos usar no site da OpenAI; aqui temos principalmente 3 tipos de modelos, e você pode ver os detalhes dos modelos que fornecemos. O último parâmetro é input, que é o texto que precisamos converter em vetor de palavras. Você também pode notar que à direita há um código de chamada correspondente gerado, que você pode copiar e executar diretamente, ou pode clicar no botão “Try” para testar. Parâmetros Opcionais:
  • dimensions: recortar a dimensão do vetor, a saída padrão é a dimensão completa.
  • encoding_format: formato de retorno, pode ser float ou base64.

Código de exemplo de chamada em Python:
Após a chamada, encontramos o resultado retornado como segue:
O resultado retornado contém vários campos, descritos a seguir:
  • model, o modelo utilizado para a conversão do texto em vetor de palavras.
  • usage, informações sobre os tokens utilizados na conversão do texto em vetor de palavras.
  • data, o resultado do vetor de palavras após a conversão do texto.
O campo data contém informações específicas sobre o vetor de palavras correspondente ao texto, onde embedding é o resultado gerado do vetor de palavras.

Tratamento de Erros

Ao chamar a API, se ocorrer um erro, a API retornará o código de erro e a mensagem correspondentes. Por exemplo:
  • 400 token_mismatched: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos.
  • 400 api_not_implemented: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos.
  • 401 invalid_token: Não autorizado, token de autorização inválido ou ausente.
  • 429 too_many_requests: Muitas solicitações, você excedeu o limite de taxa.
  • 500 api_error: Erro interno do servidor, algo deu errado no servidor.

Exemplo de Resposta de Erro

Conclusão

Através deste documento, você já entendeu como usar a API OpenAI Embeddings para utilizar facilmente a funcionalidade de geração de vetores de palavras da OpenAI. Esperamos que este documento possa ajudá-lo a integrar e usar melhor essa API. Se tiver alguma dúvida, entre em contato com nossa equipe de suporte técnico.