Skip to main content
OpenAI сервис векторных слов, предназначенный для генерации векторных результатов, представляющих входной текст. Этот документ в основном описывает процесс использования OpenAI Embeddings API, с помощью которого мы можем создать векторные вложения, представляющие входной текст.

Процесс заявки

Чтобы использовать OpenAI Embeddings API, сначала перейдите в консоль Ace Data Cloud и получите ваш API Token для резервного копирования. Если вы еще не вошли в систему или не зарегистрированы, вы будете автоматически перенаправлены на страницу входа, где вас пригласят зарегистрироваться и войти. После завершения вы будете автоматически возвращены на текущую страницу. Один API Token позволяет вызывать все сервисы платформы, не нужно отдельно запрашивать для каждого сервиса. При первой заявке предоставляется бесплатный лимит, чтобы вы могли попробовать; если лимит исчерпан, вы можете пополнить общий баланс в консоли.
📘 Полная документация: OpenAI Embeddings API →

Основное использование

Теперь вы можете заполнить соответствующие поля на интерфейсе, как показано на изображении:

При первом использовании этого интерфейса нам необходимо заполнить как минимум три поля: одно из них — authorization, которое можно выбрать прямо из выпадающего списка. Другой параметр — model, model — это категория модели, которую мы выбираем для использования с сайта OpenAI, здесь у нас в основном есть 3 модели, подробности можно посмотреть в предоставленных моделях. Последний параметр — input, input — это текст, который мы хотим преобразовать в вектор слов. Также вы можете заметить, что справа есть соответствующий код вызова, который вы можете скопировать и запустить, или просто нажать кнопку «Try» для тестирования. Дополнительные параметры:
  • dimensions: обрезка размерности вектора, по умолчанию выводится полная размерность.
  • encoding_format: формат возврата, можно выбрать float или base64.

Пример кода вызова на Python:
После вызова мы обнаруживаем, что возвращаемый результат выглядит следующим образом:
Возвращаемый результат содержит несколько полей, описание которых приведено ниже:
  • model, модель, использованная для преобразования текста в вектор слов.
  • usage, информация о токенах, использованных для преобразования текста в вектор слов.
  • data, результат преобразования текста в вектор слов.
Где data содержит конкретную информацию о векторе слов, соответствующем тексту, а embedding — это конкретный результат сгенерированного вектора слов.

Обработка ошибок

При вызове API, если возникает ошибка, API возвращает соответствующий код ошибки и информацию. Например:
  • 400 token_mismatched: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недействительных параметров.
  • 400 api_not_implemented: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недействительных параметров.
  • 401 invalid_token: Неавторизован, недействительный или отсутствующий токен авторизации.
  • 429 too_many_requests: Слишком много запросов, вы превысили лимит частоты.
  • 500 api_error: Внутренняя ошибка сервера, что-то пошло не так на сервере.

Пример ответа об ошибке

Заключение

С помощью этого документа вы узнали, как легко использовать OpenAI Embeddings API для генерации векторов слов от официального OpenAI. Надеемся, что этот документ поможет вам лучше интегрировать и использовать этот API. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться в нашу техническую поддержку.