Hướng dẫn API Nhúng văn bản (Embeddings)

Tổng quan

🆕 Mẫu mới phát hành:

text-embedding-3-small

text-embedding-3-large

Đặc điểm nổi bật:

Chi phí thấp hơn

Hiệu quả tốt hơn trên nhiều ngôn ngữ

Có thể điều chỉnh số chiều của vector

Ứng dụng chính

🔍 Tìm kiếm (xếp hạng theo mức độ liên quan)

📊 Phân cụm (nhóm theo độ tương đồng)

👍 Hệ thống gợi ý

⚠️ Phát hiện bất thường

📈 Phân tích đa dạng

🏷️ Phân loại văn bản

Sử dụng cơ bản

Tạo vector nhúng

Cấu trúc phản hồi

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        -0.006929283495992422,
        -0.005336422007530928,
        // ... nhiều giá trị khác
      ],
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 5,
    "total_tokens": 5
  }
}

So sánh các mô hình

Mô hình	Số trang mỗi USD	Đánh giá MTEB (%)	Tối đa đầu vào (tokens)
text-embedding-3-small	62.500	62.3%	8191
text-embedding-3-large	9.615	64.6%	8191
text-embedding-ada-002	12.500	61.0%	8191

Ví dụ ứng dụng thực tế

Nhúng dữ liệu đánh giá

Chi tiết kỹ thuật

Số chiều vector

Mô hình	Mặc định
text-embedding-3-small	1536
text-embedding-3-large	3072

→ Có thể tùy chỉnh bằng tham số dimensions.

Lưu ý:

Tính phí dựa trên số token đầu vào

Trung bình 1 trang ≈ 800 token

Tất cả mô hình hiện tại hỗ trợ tối đa 8191 token

Sử dụng Embeddings để tìm kiếm tương tự

Hướng dẫn API Nhúng văn bản (Embeddings)#

Tổng quan#

🆕 Mẫu mới phát hành:#

Ứng dụng chính#

Sử dụng cơ bản#

Tạo vector nhúng#

Cấu trúc phản hồi#

So sánh các mô hình#

Ví dụ ứng dụng thực tế#

Nhúng dữ liệu đánh giá#

Chi tiết kỹ thuật#

Số chiều vector#

Lưu ý:#