На 25 јануари 2024 година објавивме два нови модели за векторски претставувања: text-embedding-3-small и text-embedding-3-large. Ова се нашите најнови модели за векторски претставувања со најдобри перформанси, пониски трошоци, подобри повеќејазични перформанси и нов параметар за скратување на векторските претставувања. Прочитајте повеќе.
Што е различно кај најновите модели за вградувања?
Нашите најнови v3 модели обезбедуваат посилни перформанси на вообичаени бенчмаркови по намалена цена. Можете да прочитате повеќе за подобрувањата во перформансите во објавата на блогот со најавата и документацијата за програмери.
Како можам да знам колку токени ќе има една низа пред да се обидам да ја вградам?
Можете да го користите пакетот Tiktoken на OpenAI за да проверите колку токени ќе има една низа. Дознајте повеќе во нашиот водич за програмери за вградувања.
Како можам брзо да ги преземам K-те најблиски вектори за вградување?
За брзо пребарување низ многу вектори, препорачуваме да користите векторска база на податоци.
Која функција за растојание треба да ја користам?
Излезите од вградувањата на OpenAI API стандардно се L2-нормализирани на должина 1, вклучително и по скратување со параметарот dimensions, што значи дека:
Вградувањата на OpenAI се нормализирани на должина 1, што значи дека:
Косинусната сличност може да се пресмета малку побрзо со користење само скаларен производ
Косинусната сличност и Евклидовото растојание ќе резултираат со идентични рангирања