OpenAI: Text Embedding Ada 002
1,536次元の数値ベクトルを返す、OpenAIのテキスト埋め込みモデルです。その表現は、意味検索、関連コンテンツの推薦、クラスタリング、分類、通常と異なるテキストレコードの検出に使えます。
- Ailoot Ultra · 埋め込み
POST /v1/embeddingsopenai/text-embedding-ada-002 - Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-ada-002
POST /v1/embeddingstext-embedding-ada-002
モデルについて
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
text-embedding-ada-002は、書かれた資料を数値ベクトルで表現するOpenAIのテキスト埋め込みモデルです。出力は1,536個の成分を含みます。メーカーは、テキストの類似度、文書・クエリ検索、コード検索の役割を1つの表現にまとめています。結果は比較や別のアルゴリズムに使うデータであり、埋め込み対象のテキストに対する生成された回答ではありません。
意味検索では、意味のある文書の文章を準備し、その出典識別子を残してください。例となるワークフローは、各文章とユーザーの質問を同じモデルで埋め込みに変換し、ベクトルを比較して、関連する原文を返します。アプリケーションが検索ルール、フィルター、表示を決めます。その後のテキスト生成段階は、検索資料を使って回答を作成でき、埋め込みモデルは数値表現を提供します。
その他の文書化された用途には、似たレコードのグループ分け、関連コンテンツの推薦、テキストの分類、外れ値の検出があります。推薦では、関係が重要な対象の説明を比較してください。分類では、カテゴリの表現との比較や、ベクトルを分類器の特徴量として使う方法がガイドに説明されています。異常検知で重要な結果は、周囲のコレクションと異なるレコードであり、製品のタスクに従って解釈します。
OpenAIは、このモデルの最大入力を8,192トークンとしています。メーカーの埋め込みAPIは、テキスト文字列やトークン化済み入力を受け付け、1つのリクエストに複数の入力を許可し、空文字列は拒否します。入力ごとの上限に加え、1つのリクエスト全体で300,000トークンが上限です。長い文書は有用な文章に分割し、タイトル、定義、元の資料へ戻る参照を残してください。
出力は浮動小数点値のベクトルであり、メーカーは代替の転送エンコードとしてbase64も文書化しています。OpenAIの次元短縮パラメーターは第3世代以降の埋め込みモデル向けです。そのため、Adaモデルの文書化された1,536次元の結果は、その制御と区別して扱います。後の比較で一貫した表現を使えるよう、モデルIDとベクトルを原本レコードとともに保存してください。
埋め込みガイドはコサイン類似度を推奨し、OpenAIの埋め込みが単位長に正規化されていると述べています。それらのベクトルでは、内積でコサイン類似度を計算でき、ユークリッド距離でも同じ順位が得られます。類似度スコアは、アプリケーションの検索や分類ロジックの一部であり、モデルが自動的に与えるカテゴリ判断ではありません。
どの出典フィールドを入力テキストにし、文章をどう分割するかを定義してください。例となる結果は、元の出典と選択ルールに結び付いた、順位付きの文書の文章や関連レコードの集合です。準備を一貫させ、返された資料が実際の質問に答えているかを評価してください。これにより、数値出力が次の検索、推薦、分析の段階に役立ちます。
Ailoot Ultra · 埋め込み POST /v1/embeddings openai/text-embedding-ada-002
openai/text-embedding-ada-002openai/text-embedding-ada-002text-embedding-ada-002
はじめに
1,536次元の数値ベクトルを返す、OpenAIのテキスト埋め込みモデルです。その表現は、意味検索、関連コンテンツの推薦、クラスタリング、分類、通常と異なるテキストレコードの検出に使えます。
- 対応する入力
- テキスト · token_ids
- 結果
- embedding
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · 埋め込み POST /v1/embeddings
- 入力の種類
text,token_ids- 出力の種類
embedding- コンテキスト
- 8,192 tokens
- 出力形式
- json
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 openai/text-embedding-ada-002 | デフォルト— |
フィールドinput | 種類string|string[]|integer[]|integer[][] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 条件: 空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。 入力の許容量: 最大値: 8,192 · テキスト単位: UTF8 バイト · トークン単位: トークン配列の要素 | デフォルト— |
フィールドencoding_format | 種類string | 要件任意 | 値と制限 float | デフォルトfloat |
フィールドdimensions | 種類integer | 要件非対応 | 値と制限 最小値: 1 | デフォルト— |
フィールドuser | 種類json_value | 要件任意 | 値と制限 条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。 | デフォルト— |
フィールドsession_id | 種類json_value | 要件任意 | 値と制限 条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。 | デフォルト— |
フィールドtrace | 種類json_value | 要件任意 | 値と制限 条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。 | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: provider.options は拒否されます | デフォルト— |
入力素材の組み合わせ
text_to_embedding
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, input |
パラメータinput_shapes | 仕様string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
パラメータencoding_format | 仕様float |
パラメータdimensions_override | 仕様false |
パラメータmax_input_budget_units | 仕様8192 |
パラメータmultimodal_objects | 仕様false |
パラメータmaterial_types | 仕様text, token_ids |
ライフサイクル: synchronous_json
各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。
モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。
料金
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
- 高速モード
- 標準料金 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 標準料金 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
Ailootの料金
設定別の価格
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · 埋め込み
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/text-embedding-ada-002", "input": ["First document", "Second document"]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-ada-002',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · 埋め込み
json
完了した結果をすべて保存
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。
元のレスポンスを確認する場合
埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドobject | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドdata[].index | 種類integer |
フィールドdata[].embedding | 種類finite float[] |
フィールドusage | 種類object |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002
メソッドパスのエイリアス
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
関連する呼び出し用ID
Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings text-embedding-ada-002
text-embedding-ada-002openai/text-embedding-ada-002text-embedding-ada-002
はじめに
1,536次元の数値ベクトルを返す、OpenAIのテキスト埋め込みモデルです。その表現は、意味検索、関連コンテンツの推薦、クラスタリング、分類、通常と異なるテキストレコードの検出に使えます。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- embedding
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings
- 入力の種類
text- 出力の種類
embedding- コンテキスト
- 8,192 tokens
- 出力形式
- json
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 text-embedding-ada-002 | デフォルト— |
フィールドinput | 種類string|string[]|integer[]|integer[][] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 条件: 空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。 入力の許容量: 最大値: 8,192 · テキスト単位: UTF8 バイト · トークン単位: トークン配列の要素 | デフォルト— |
フィールドencoding_format | 種類string | 要件任意 | 値と制限 float | デフォルトfloat |
フィールドdimensions | 種類integer | 要件非対応 | 値と制限 最小値: 1 | デフォルト— |
フィールドuser | 種類json_value | 要件任意 | 値と制限 条件: 任意のJSONメタデータ。上流側での正確な意味は、選択したモデルによって異なります。 | デフォルト— |
フィールドsession_id | 種類json_value | 要件任意 | 値と制限 条件: 任意のJSONメタデータ。上流側での正確な意味は、選択したモデルによって異なります。 | デフォルト— |
フィールドtrace | 種類json_value | 要件任意 | 値と制限 条件: 任意のJSONメタデータ。上流側での正確な意味は、選択したモデルによって異なります。 | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: provider.options は拒否されます | デフォルト— |
入力素材の組み合わせ
text_to_embedding
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, input |
パラメータinput_shapes | 仕様string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
パラメータencoding_format | 仕様float |
パラメータdimensions_override | 仕様false |
パラメータmax_input_budget_units | 仕様8192 |
パラメータmultimodal_objects | 仕様false |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_json
正確なモデルIDと必須フィールドを送信してください。
返された項目と元の識別子をすべて保持してください。
料金
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
- 高速モード
- 標準料金 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 標準料金 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
Ailootの料金
設定別の価格
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-ada-002
{
"model": "text-embedding-ada-002",
"input": [
"First document",
"Second document"
],
"encoding_format": "float"
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-ada-002
json
完了した結果をすべて保存
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
有限値からなるベクトルを、元のインデックスとともにすべて保持してください。すべての次元と使用量オブジェクト全体を保持します。
元のレスポンスを確認する場合
埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドobject | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドdata[].index | 種類integer |
フィールドdata[].embedding | 種類finite float[] |
フィールドusage | 種類object |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002
メソッドパスのエイリアス
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
関連する呼び出し用ID
FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002
- 利用できる入力と結果は何ですか?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-ada-002:text,token_ids→embeddingPOST /v1/embeddings·text-embedding-ada-002:text→embedding- リクエストはどの項目を使用しますか?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-ada-002:model,input,encoding_format,providerPOST /v1/embeddings·text-embedding-ada-002:model,input,encoding_format,provider- どの制限が適用されますか?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-ada-002:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(UTF8 バイト);input.min_items:1POST /v1/embeddings·text-embedding-ada-002:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(UTF8 バイト);input.min_items:1