openai.embedding.create

openai.embedding.create是OpenAI GPT模型提供的一个API函数，用于创建单词或文本的嵌入向量。嵌入向量是将单词或文本转换为数值表示的一种方式，它能够捕捉到词语或文本之间的语义关系。

使用openai.embedding.create函数，我们可以通过向API传递一个单词或文本的列表，来获取它们的嵌入向量。这些向量可以用于多种任务，包括语义相似度计算、文本分类、情感分析等。

在调用openai.embedding.create时，我们可以传递一些参数来指定模型的行为。例如，我们可以指定使用的模型版本、返回嵌入向量的格式等。API会以异步方式处理请求，并在处理完成后返回结果。

使用openai.embedding.create函数的一个例子是，我们可以传递一个包含多个单词的列表，获取它们在模型中的嵌入向量。然后，我们可以计算这些嵌入向量之间的相似度，以找到语义上相似的单词。

总而言之，openai.embedding.create是OpenAI GPT模型提供的一个接口函数，用于获取单词或文本的嵌入向量。通过利用这些嵌入向量，我们可以进行各种自然语言处理任务，从而提高我们的文本处理能力。

相关问题

openai.Embedding.create返回值

openai.Embedding.create返回一个包含所请求嵌入的列表的字典对象，其中包括以下键：

- "object": 表示嵌入的对象类型，总是为 "embedding"。
- "id": 嵌入的唯一标识符。
- "vector": 包含所请求嵌入的列表。

例如，以下是一个使用openai.Embedding.create请求获取单词"apple"的嵌入的示例：

{
    "object": "embedding",
    "id": "embedding-12345",
    "vector": [0.123, 0.456, -0.789, ...]
}

openai.Embedding.create接口参数

openai.Embedding.create接口的参数如下：

- `engine`: 必需，指定使用的GPT模型引擎，可以是"Davinci", "Curie", "Babbage"或"Ada"。
- `prompt`: 必需，指定用于生成嵌入式向量的文本提示。这个文本应该是一个短语或句子。
- `temperature`: 可选，生成嵌入式向量的温度参数，默认值为1。
- `max_tokens`: 可选，生成嵌入式向量的最大标记数，默认值为64。
- `n`: 可选，生成嵌入式向量的数量，默认值为1。
- `stop`: 可选，用于生成嵌入式向量的文本停止条件，可以是字符串或字符串列表。
- `presence_penalty`: 可选，存在惩罚参数，用于阻止生成嵌入式向量中包含给定标记的频繁出现。默认值为0。
- `frequency_penalty`: 可选，频率惩罚参数，用于阻止生成嵌入式向量中包含给定标记的频繁出现。默认值为0。
- `duplicates_allowed`: 可选，布尔值，指示是否允许生成的嵌入式向量中包含重复的标记。默认为False。