2024 жылғы 25 қаңтарда біз екі жаңа эмбеддинг моделін шығардық: text-embedding-3-small және text-embedding-3-large. Бұл — шығындары төмен, көптілді өнімділігі жоғары және эмбеддингтерді қысқартуға арналған жаңа параметрі бар ең жаңа әрі ең өнімді эмбеддинг модельдеріміз. Толығырақ оқыңыз.
Соңғы эмбеддинг модельдерінің қандай айырмашылығы бар?
Соңғы v3 модельдеріміз төмендетілген бағамен кең таралған бенчмарктерде күштірек өнімділік береді. Өнімділік жақсартулары туралы толығырақ хабарландыру блог жазбасынан және әзірлеуші құжаттамасынан оқи аласыз.
Жолды эмбеддингке түрлендірмес бұрын онда қанша токен болатынын қалай біле аламын?
Жолда қанша токен болатынын тексеру үшін OpenAI Tiktoken пакетін пайдалануға болады. Толығырақ біздің эмбеддингтерге арналған әзірлеуші нұсқаулығынан біліңіз.
K ең жақын эмбеддинг векторларын қалай тез ала аламын?
Көптеген векторлар бойынша жылдам іздеу үшін векторлық дерекқорды пайдалануды ұсынамыз.
Қай қашықтық функциясын пайдалануым керек?
OpenAI API эмбеддинг шығыстары әдепкі бойынша ұзындығы 1-ге L2 бойынша нормаланады, соның ішінде dimensions параметрімен қысқартылғаннан кейін де; бұл мынаны білдіреді:
OpenAI эмбеддингтері ұзындығы 1-ге нормаланады, бұл мынаны білдіреді:
Косинустық ұқсастықты тек скалярлық көбейтінді арқылы сәл жылдамырақ есептеуге болады
Косинустық ұқсастық пен Евклид қашықтығы бірдей рейтингтер береді