モデル

OpenAI: Text Embedding Ada 002

Markdown · JSON

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。

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-002

OpenAI /openai/text-embedding-ada-002
モデルID
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-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

curlPython SDK
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

openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002

Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings text-embedding-ada-002

text-embedding-ada-002

OpenAI /text-embedding-ada-002
モデルID
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-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

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する
{
  "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

openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002

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 → embedding

POST /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, provider

POST /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: 1

POST /v1/embeddings · text-embedding-ada-002: ctx: 8192; input.budget.maximum: 8192 (UTF8 バイト); input.min_items: 1

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