Was ist die Generierung von Embeddings?

Bei der Generierung von Embeddings wird Text in einen numerischen Vektor umgewandelt, den Maschinen vergleichen können. Das ist nützlich für die semantische Suche, das Clustering, Empfehlungen und Ähnlichkeitsprüfungen.

Toolbeschreibung

Dieses Tool sendet Ihren Text an ein ausgewähltes Embedding-Modell und zeigt den resultierenden Vektor sowie dessen Dimensionen an. Es unterstützt Modelle von OpenAI, Google und Voyage AI, sodass Sie Anbieter vergleichen oder eine Embedding-Konfiguration testen können, ohne die Anwendung zu verlassen.

Beispiel

Eingabe:

Setzen Sie Ihr Passwort auf der Seite mit den Kontoeinstellungen zurück.

Ausgabe:

{
  "model": "openai/text-embedding-3-small",
  "dimensions": 1536,
  "embedding": [0.0123, -0.0441, 0.0087]
}

Funktionen

  • Ermöglicht die Auswahl zwischen unterstützten Embedding-Modellen von OpenAI, Google und Voyage AI
  • Zeigt die Embedding-Dimension und den rohen Vektor als JSON an
  • Lädt das Ergebnis als embedding.json herunter

Funktionsweise

Das Tool entfernt überflüssige Leerzeichen am Anfang und Ende des Eingabetexts, sendet ihn zusammen mit dem ausgewählten Modell an die Embedding-API und stellt den zurückgegebenen Vektor im Ausgabebereich dar. Wenn das Modell geändert wird, kann sich auch die Form des Vektors ändern. Das Feld für die Dimensionen hilft Ihnen daher zu überprüfen, welche Daten zurückgegeben wurden.

Tipps

  • Verwenden Sie kurze, repräsentative Texte, wenn Sie Modelle vergleichen.
  • Verschiedene Anbieter und Modelle geben häufig Vektoren mit unterschiedlichen Dimensionen zurück.
  • Dies ist eine gute Möglichkeit, eine Pipeline für die semantische Suche auf Plausibilität zu prüfen, bevor Sie sie in Ihren Code integrieren.