Criar incorporações - Open AI (ChatGPT)

Obtenha uma representação vetorial de uma determinada entrada que pode ser facilmente consumida por modelos e algoritmos de aprendizado de máquina.

Guia relacionado: Incorporações

Cria um vetor de incorporação que representa o texto de entrada.

curl --location --request POST 'https://api.openai.com/v1/embeddings' \ --header 'Authorization: Bearer ' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data-raw '{ "model": "text-embedding-ada-002", "input": "The food was delicious and the waiter..." }'

{ "object": "list", "data": [ { "object": "embedding", "embedding": [ 0.0023064255, -0.009327292, .... (1536 floats total for ada-002) -0.0028842222 ], "index": 0 } ], "model": "text-embedding-ada-002", "usage": { "prompt_tokens": 8, "total_tokens": 8 } }

Request

Authorization

Provide your bearer token in the

Authorization

header when making requests to protected resources.

Example:

Authorization: Bearer ********************

Header Params

Authorization

string

optional

Example:

Bearer {{YOUR_API_KEY}}

Body Params application/json

model

string

required

ID do modelo a ser usado. Você pode usar a API List models para ver todos os seus modelos disponíveis ou consultar nossa visão geral do modelo para obter descrições deles.

input

string

required

Insira o texto a ser incorporado, codificado como uma string ou matriz de tokens. Para incorporar várias entradas em uma única solicitação, passe uma matriz de strings ou uma matriz de matrizes de tokens. Cada entrada não deve exceder o máximo de tokens de entrada para o modelo (8191 tokens para text-embedding-ada-002 ). Exemplo de código Python para contagem de tokens.

user

string

optional

Um identificador exclusivo que representa seu usuário final, que pode ajudar a OpenAI a monitorar e detectar abusos. Saber mais.

Examples

Responses

🟢200Create embeddings

application/json

Body

object

string

required

data

array [object {3}]

required

object

string

optional

embedding

array[number]

optional

index

integer

optional

model

string

required

usage

object

required

prompt_tokens

integer

required

total_tokens

integer

required