openai.Embedding.create函数解析

`openai.Embedding.create` 函数是 OpenAI API 中用于创建 embedding 的函数，它可以将一组文本编码为向量，以便于进行自然语言处理任务。下面是该函数的详细解析：

def create(engine: str, prompt: str, temperature: float = 0.5, max_tokens: int = 2048, n: int = 1, stop: Optional[str] = None, metadata: Optional[Dict[str, str]] = None) -> Dict[str, List[float]]:

- `engine`：选择使用的模型引擎，可以是 "davinci", "curie", "babbage" 或 "ada"。其中 "davinci" 是最先进的引擎，但是也是最昂贵的。
- `prompt`：要编码为向量的文本字符串。
- `temperature`：生成文本时使用的温度值，控制生成文本的多样性。默认值为 0.5。
- `max_tokens`：生成文本时生成的最大 token 数量。默认值为 2048。
- `n`：生成多少个文本样本。默认值为 1。
- `stop`：一个字符串，用于指定生成文本的结束标志。如果生成的文本中包含了该字符串，则生成文本会在该字符串处结束。默认值为 None。
- `metadata`：一个字典，可以用来存储和记录与生成文本相关的元数据。默认值为 None。

该函数返回一个字典，其中包含了编码后的文本和其对应的向量。例如：

{
    "outputs": [
        {
            "data": {
                "embeddings": [
                    [-0.018548, 0.000025, -0.082535, ...],
                    [-0.012038, 0.004502, -0.082375, ...],
                    ...
                ],
                "text": [
                    "Hello, world!",
                    "How are you today?"
                ]
            }
        }
    ],
    "model": ...
}

其中 `embeddings` 是一个列表，包含了编码后的向量；`text` 是一个列表，包含了原始文本。