Эмбеддинги текста через API
Эмбеддинг — числовой вектор, в который модель превращает текст. Векторы близких по смыслу фрагментов лежат рядом, поэтому на них строят семантический поиск, кластеризацию, дедупликацию и рекомендации.
Все модели вызываются одним эндпоинтом, различие — в значении поля model.
Базовый URL
https://gptunnel.ru/v1/embeddingsМодели
| Модель | Страница | Когда брать |
|---|---|---|
text-embedding-3-small | Описание и пример | Дешевле и быстрее, хватает большинству задач поиска |
text-embedding-3-large | Описание и пример | Выше качество на длинных и близких по смыслу текстах |
text-embedding-ada-002 | Описание и пример | Предыдущее поколение, для совместимости с готовыми индексами |
Смешивать векторы разных моделей в одном индексе нельзя: размерности и само пространство у них разные, расстояния окажутся бессмысленными.
Если своё векторное хранилище поднимать не хочется, посмотрите раздел Базы знаний RAG — там индексация и поиск уже сделаны за вас.