OpenAI: Text Embedding Ada 002
1,536 өлшемді сандық вектор қайтаратын OpenAI мәтін эмбеддингі моделі. Бұл көріністерді семантикалық іздеу, байланысты мазмұн ұсыну, кластерлеу, жіктеу немесе әдеттен тыс мәтін жазбаларын анықтау үшін қолданыңыз.
- Ailoot Ultra · Эмбеддингтер
POST /v1/embeddingsopenai/text-embedding-ada-002 - Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-ada-002
POST /v1/embeddingstext-embedding-ada-002
Модель туралы
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
text-embedding-ada-002 — жазбаша материалды сандық вектор түрінде көрсетуге арналған OpenAI мәтін эмбеддингі моделі. Оның нәтижесі 1,536 компоненттен тұрады. Жасаушы мәтін ұқсастығын, құжат/сұрау іздеуін және код іздеу рөлдерін бір көріністе біріктіреді. Нәтиже — эмбеддингке айналдырылған мәтінге жасалған жауап емес, салыстыруға немесе басқа алгоритмге арналған деректер.
Семантикалық іздеу үшін мағыналы құжат үзінділерін дайындап, олардың бастапқы идентификаторларын сақтаңыз. Мысал жұмыс үдерісі әр үзінді мен пайдаланушы сұрағын бір модельмен эмбеддингке айналдырып, векторларды салыстырады және тиісті бастапқы үзінділерді қайтарады. Іріктеу ережесін, сүзгілерді және көрсетілімді қолданба анықтайды. Кейінгі мәтін жасау қадамы алынған материалдан жауап құра алады, ал эмбеддинг моделі сандық көріністі береді.
Құжатталған басқа қолданыстарға ұқсас жазбаларды топтау, байланысты мазмұн ұсыну, мәтінді жіктеу және ауытқуларды анықтау кіреді. Ұсыным үшін өзара байланысы маңызды нысандардың сипаттамаларын салыстырыңыз. Жіктеу үшін нұсқаулық санат көріністерімен салыстыруды немесе векторларды жіктеуіште белгілер ретінде қолдануды сипаттайды. Аномалияны анықтауда қажетті нәтиже — айналасындағы жинақтан ерекшеленетін, өнім міндетіне сай түсіндірілетін жазба.
OpenAI бұл модель үшін кірістің ең үлкен көлемін 8,192 токен деп көрсетеді. Өндірушінің эмбеддинг API-ы мәтін жолдарын немесе токендерге бөлінген кірісті қабылдайды, бір сұрауда бірнеше кіріс беруге мүмкіндік береді және бос жолдарды қабылдамайды. Әр кіріс шегіне қоса, бір сұраудағы жиынтық шек — 300,000 токен. Ұзын құжаттарды тақырыптарын, анықтамаларын және бастапқы материалға сілтемесін сақтап, пайдалы үзінділерге бөліңіз.
Нәтиже — жылжымалы үтірлі мәндер векторы; өндіруші тасымалдаудың балама кодтауы ретінде base64 пішімін де құжаттайды. OpenAI өлшемді қысқарту параметрін үшінші буын және одан кейінгі эмбеддинг модельдеріне арнайды, сондықтан Ada моделінің құжатталған 1,536 өлшемді нәтижесін бұл басқару параметрінен бөлек қарастырыңыз. Кейінгі салыстырулар бірізді көріністі қолдануы үшін модель сәйкестігі мен векторды бастапқы жазбамен бірге сақтаңыз.
Эмбеддинг нұсқаулығы косинустық ұқсастықты ұсынады және OpenAI эмбеддингтері бірлік ұзындыққа нормаланатынын айтады. Мұндай векторлар үшін скаляр көбейтінді косинустық ұқсастықты есептей алады, ал евклидтік қашықтық бірдей рет береді. Ұқсастық ұпайы — модель автоматты түрде берген санаттық шешім емес, қолданбаның іздеу немесе жіктеу логикасының бөлігі.
Қай бастапқы өрістер кіріс мәтініне айналатынын және үзінділердің қалай бөлінетінін анықтаңыз. Мысал нәтиже — әрқайсысы бастапқы дереккөзбен және таңдау ережесімен байланысқан құжат үзінділерінің немесе байланысты жазбалардың реттелген жиыны. Дайындауды бірізді сақтап, қайтарылған материал нақты сұраққа жауап бере ме — соны бағалаңыз. Осылай сандық нәтиже келесі іздеу, ұсыным немесе талдау қадамына пайдалы болады.
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings openai/text-embedding-ada-002
openai/text-embedding-ada-002openai/text-embedding-ada-002text-embedding-ada-002
Бастау
1,536 өлшемді сандық вектор қайтаратын OpenAI мәтін эмбеддингі моделі. Бұл көріністерді семантикалық іздеу, байланысты мазмұн ұсыну, кластерлеу, жіктеу немесе әдеттен тыс мәтін жазбаларын анықтау үшін қолданыңыз.
- Қабылданатын кіріс деректері
- Мәтін · token_ids
- Нәтижелер
- embedding
Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings
- Кіріс
text,token_ids- Шығыс
embedding- Контекст
- 8 192 tokens
- Шығыс пішімі
- json
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер openai/text-embedding-ada-002 | Әдепкі— |
Өрісinput | Түріstring|string[]|integer[]|integer[][] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар. Кіріс бюджеті: Ең көбі: 8 192 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері | Әдепкі— |
Өрісencoding_format | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float | Әдепкіfloat |
Өрісdimensions | Түріinteger | ТалапҚолдау көрсетілмейді | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
Өрісuser | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісsession_id | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісtrace | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Кіріс материалдарының үйлесімдері
text_to_embedding
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, input |
Параметрinput_shapes | Параметр талаптарыstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Параметрencoding_format | Параметр талаптарыfloat |
Параметрdimensions_override | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmax_input_budget_units | Параметр талаптары8192 |
Параметрmultimodal_objects | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, token_ids |
Өмірлік цикл: synchronous_json
Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.
Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.
Тарифтер
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
- Жылдам режим
- Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
- Икемді режим
- Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
- Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
- Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда
Ailoot мөлшерлемелері
Баптаулар бойынша бағалар
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер
set -eu
: "${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)
Нәтижелерді алу және сақтау
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер
json
Барлық дайын нәтижені сақтау
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.
Бастапқы жауапты тексеру қажет болса
Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.
Жауап өрістері
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісobject | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісdata[].index | Түріinteger |
Өрісdata[].embedding | Түріfinite float[] |
Өрісusage | Түріobject |
Қателер және келесі қадамдар
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Балама атаулар
Модельдердің балама атаулары
Ailoot Ultra openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings text-embedding-ada-002
text-embedding-ada-002openai/text-embedding-ada-002text-embedding-ada-002
Бастау
1,536 өлшемді сандық вектор қайтаратын OpenAI мәтін эмбеддингі моделі. Бұл көріністерді семантикалық іздеу, байланысты мазмұн ұсыну, кластерлеу, жіктеу немесе әдеттен тыс мәтін жазбаларын анықтау үшін қолданыңыз.
- Қабылданатын кіріс деректері
- Мәтін
- Нәтижелер
- embedding
Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер
Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings
- Кіріс
text- Шығыс
embedding- Контекст
- 8 192 tokens
- Шығыс пішімі
- json
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер text-embedding-ada-002 | Әдепкі— |
Өрісinput | Түріstring|string[]|integer[]|integer[][] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар. Кіріс бюджеті: Ең көбі: 8 192 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері | Әдепкі— |
Өрісencoding_format | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float | Әдепкіfloat |
Өрісdimensions | Түріinteger | ТалапҚолдау көрсетілмейді | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
Өрісuser | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісsession_id | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісtrace | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Кіріс материалдарының үйлесімдері
text_to_embedding
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, input |
Параметрinput_shapes | Параметр талаптарыstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Параметрencoding_format | Параметр талаптарыfloat |
Параметрdimensions_override | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmax_input_budget_units | Параметр талаптары8192 |
Параметрmultimodal_objects | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_json
Модельдің дәл ID мәнін және міндетті өрістерді жіберіңіз.
Қайтарылған әрбір элементті және оның бастапқы идентификаторларын сақтаңыз.
Тарифтер
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
- Жылдам режим
- Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
- Икемді режим
- Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
- Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
- Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда
Ailoot мөлшерлемелері
Баптаулар бойынша бағалар
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-ada-002
{
"model": "text-embedding-ada-002",
"input": [
"First document",
"Second document"
],
"encoding_format": "float"
}set -eu
: "${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')))
Нәтижелерді алу және сақтау
Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-ada-002
json
Барлық дайын нәтижені сақтау
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әрбір ақырлы векторды бастапқы индексімен бірге сақтаңыз. Барлық өлшемдерді және пайдалану объектісін толық сақтаңыз.
Бастапқы жауапты тексеру қажет болса
Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.
Жауап өрістері
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісobject | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісdata[].index | Түріinteger |
Өрісdata[].embedding | Түріfinite float[] |
Өрісusage | Түріobject |
Қателер және келесі қадамдар
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Балама атаулар
Модельдердің балама атаулары
Ailoot Ultra openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002
- Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-ada-002:text,token_ids→embeddingPOST /v1/embeddings·text-embedding-ada-002:text→embedding- Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-ada-002:model,input,encoding_format,providerPOST /v1/embeddings·text-embedding-ada-002:model,input,encoding_format,provider- Қандай шектеулер қолданылады?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-ada-002:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(UTF8 байттары);input.min_items:1POST /v1/embeddings·text-embedding-ada-002:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(UTF8 байттары);input.min_items:1