Vad är generering av embeddingar?

Generering av embeddingar omvandlar text till en numerisk vektor som maskiner kan jämföra. Det är användbart för semantisk sökning, klustring, rekommendationer och likhetskontroller.

Verktygsbeskrivning

Det här verktyget skickar din text till en vald embeddingmodell och visar den resulterande vektorn och dess dimensioner. Det har stöd för modeller från OpenAI, Google och Voyage AI, så att du kan jämföra leverantörer eller testa en embeddingkonfiguration utan att lämna appen.

Exempel

Indata:

Återställ ditt lösenord från sidan för kontoinställningar.

Utdata:

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

Funktioner

  • Låter dig välja mellan embeddingmodeller som stöds från OpenAI, Google och Voyage AI
  • Visar embeddingens dimension och den råa vektorn som JSON
  • Laddar ner resultatet som embedding.json

Så fungerar det

Verktyget trimmar den inmatade texten, skickar den tillsammans med den valda modellen till embedding-API:t och återger den returnerade vektorn i utdataområdet. Om modellen ändras kan även vektorns struktur ändras, så dimensionsfältet hjälper dig att bekräfta vad du fick tillbaka.

Tips

  • Använd kort, representativ text när du jämför modeller.
  • Olika leverantörer och modeller returnerar ofta vektorer med olika dimensioner.
  • Det här är ett bra sätt att göra en rimlighetskontroll av en pipeline för semantisk sökning innan du integrerar den i kod.