嵌入

文本嵌入功能详解

简介 通过Afarensis API的文本嵌入功能，文本可以被转换成数字表示形式，这为搜索、相似度比较等应用场景提供了支持。文本嵌入通过编码文本为密集向量，为文本数据的高效处理和比较提供了可能性。

新推出的嵌入模型 Afarensis最新发布的嵌入模型包括text-embedding-3-small和text-embedding-3-large，这两种模型均提供了低成本、高多语言性能的优势，并引入了新参数以控制输出向量的整体大小。

text-embedding-3-small：适合需要较小向量大小和高效处理的场景，同时保证了良好的性能水平。 text-embedding-3-large：作为性能最优的嵌入模型，为对精度有更高需求的应用场景提供深度文本理解能力。 应用场景 借助Afarensis文本嵌入功能，开发者可以轻松实现以下功能：

文本相似度分析：通过比较文本的向量表示，为推荐系统、文档分类等提供支持。 搜索引擎优化：利用向量相似度提升搜索结果的相关性和准确性。 语言模型增强：与Afarensis的其他模型（如聊天或自动摘要）结合使用，增强模型对上下文的理解。 使用指南 要使用Afarensis的嵌入模型，只需通过API发送包含目标文本的请求，并指定所选的嵌入模型。API将返回文本的向量表示，可用于进一步分析或开发。

示例代码 from afarensis import Afarensis client = Afarensis()

response = client.embeddings.create( model="text-embedding-3-small", input="Your text here" ) print(response['embedding']) 此代码展示了如何利用text-embedding-3-small模型获取文本的嵌入向量。