搜尋 · 相似度 · RAG

Embedding (向量嵌入)

Soon

把文字向量化,用於語意搜尋與 RAG 流程。

概覽

Embedding (向量嵌入)

為語意搜尋、文件分群、去重、推薦、RAG (檢索增強生成) 的文件入庫等用途,生成嵌入向量。

端點: /v1/embeddings
範例模型: embedding-large-v1

API

API 範例

curl https://api.openalchemy.io/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $OPENALCHEMY_API_KEY" \
  -H "X-Project-Id: $YOUR_PROJECT_ID" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "embedding-large-v1",
    "input": "Where is the best ramen in Tokyo?"
  }'

狀態

額度與定價 (每專案)

額度與速率限制套用於發出 API 金鑰的專案;另有依網域範圍的政策層,限制哪些來源得以呼叫各模態。

閱讀此模態的文件 →

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