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  1. 向量生成接口(Embeddings)
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  1. 向量生成接口(Embeddings)

创建嵌入

POST
https://api.nwafu-ai.cn/v1/embeddings
获取给定输入的矢量表示,机器学习模型和算法可以轻松使用该表示。
相关指南:嵌入
创建表示输入文本的嵌入向量。

请求参数

Header 参数
Authorization
string 
可选
示例值:
Bearer {{YOUR_API_KEY}}
Body 参数application/json
model
string 
必需
要使用的模型的 ID。您可以使用List models API 来查看所有可用模型,或查看我们的模型概述以了解它们的描述。
input
string 
必需
输入文本以获取嵌入,编码为字符串或标记数组。要在单个请求中获取多个输入的嵌入,请传递一个字符串数组或令牌数组数组。每个输入的长度不得超过 8192 个标记。
示例
{
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "input": "The food was delicious and the waiter..."
}

示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'https://api.nwafu-ai.cn/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..."
}'

返回响应

🟢200Create embeddings
application/json
Body
object
string 
必需
data
array [object {3}] 
必需
object
string 
可选
embedding
array[number]
可选
index
integer 
可选
model
string 
必需
usage
object 
必需
prompt_tokens
integer 
必需
total_tokens
integer 
必需
示例
{
  "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
  }
}
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