OpenAI 词向量服务用于生成表示输入文本的词向量结果。本文档主要介绍 OpenAI Embeddings API 操作的使用流程利用它我们可以创建表示输入文本的嵌入向量。。申请流程要使用 OpenAI Embeddings API首先可以到 OpenAI Embeddings API 页面点击「Acquire」按钮或识别下方二维码获取请求所需要的凭证如果你尚未登录或注册会自动跳转到登录页面邀请您来注册和登录登录注册之后会自动返回当前页面。在首次申请时会有免费额度赠送可以免费使用该 API。基本使用接下来就可以在界面上填写对应的内容如图所示在第一次使用该接口时我们至少需要填写三个内容一个是authorization直接在下拉列表里面选择即可。另一个参数是modelmodel就是我们选择使用 OpenAI 官网模型类别这里我们主要有 3 种模型详情可以看我们提供的模型。最后一个参数是inputinput是我们需要转换的词向量文本。同时您可以注意到右侧有对应的调用代码生成您可以复制代码直接运行也可以直接点击「Try」按钮进行测试。可选参数dimensions裁剪向量维度默认输出完整维度。encoding_format返回格式可选float或base64。Python 样例调用代码import requests url https://api.acedata.cloud/openai/embeddings headers { accept: application/json, authorization: Bearer {token}, content-type: application/json } payload { input: The food was delicious and the waiter..., model: text-embedding-ada-002, encoding_format: float } response requests.post(url, jsonpayload, headersheaders) print(response.text)调用之后我们发现返回结果如下{ object: list, data: [ { object: embedding, index: 0, embedding: [ 0.0022756963, -0.009305916, 0.015742613, -0.0077253063, -0.0047450014, 0.014917395, -0.009807394, -0.038264707, -0.0069127847, -0.028590616, 0.025251659, .... -0.014079482, -0.015425222, 0.0040753055, 0.002727979, -0.03138366, 0.041159317, -0.017608874, -0.018637223, 0.014587308, 0.010486611, -0.015387135, -0.019424353, -0.002800979 ] } ], model: text-embedding-ada-002, usage: { prompt_tokens: 8, total_tokens: 8 } }返回结果一共有多个字段介绍如下model此次文本转词向量所采用的模型。usage此次文本转词向量所使用的token信息。data文本转化后的词向量结果。其中data是包含了文本对应的词向量的具体信息它里面的embedding是生成的词向量具体结果。错误处理在调用 API 时如果遇到错误API 会返回相应的错误代码和信息。例如400 token_mismatchedBad request, possibly due to missing or invalid parameters.400 api_not_implementedBad request, possibly due to missing or invalid parameters.401 invalid_tokenUnauthorized, invalid or missing authorization token.429 too_many_requestsToo many requests, you have exceeded the rate limit.500 api_errorInternal server error, something went wrong on the server.错误响应示例{ success: false, error: { code: api_error, message: fetch failed }, trace_id: 2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89 }结论通过本文档您已经了解了如何使用 OpenAI Embeddings API 轻松使用官方 OpenAI 的词向量生成的功能。希望本文档能帮助您更好地对接和使用该 API。如有任何问题请随时联系我们的技术支持团队。