Jina Embeddings v2
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AI Tool
Libérez le pouvoir du langage avec OpenAI Embeddings 3
Découvrez des embeddings textuels de haute précision pour la RAG et la recherche vectorielle.
Atteignez des performances optimales avec nos derniers modèles : text-embedding-3-small et text-embedding-3-large.Profitez de coûts nettement inférieurs, avec le modèle text-embedding-3-small proposé à un prix cinq fois moins cher que les versions précédentes.Bénéficiez d'un support multilingue amélioré, vous permettant d'atteindre un public plus large sans effort.
Tags
BuildModels & APIsEmbeddings
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overview
Qu'est-ce que les Embeddings 3 d'OpenAI ?
OpenAI Embeddings 3 offre des capacités avancées d'embedding textuel qui facilitent la génération augmentée par récupération à haute précision et la recherche sémantique. Que vous développiez des systèmes d'IA ou que vous amélioriez des recommandations de contenu, ces modèles sont conçus pour répondre à vos besoins.
- Prend en charge le regroupement et les applications multilingues.
- Contrôlez dynamiquement les dimensions d'intégration via l'API.
- Optimisé pour les environnements de production d'IA.
features
Caractéristiques clés
OpenAI Embeddings 3 introduit deux modèles innovants pour répondre à divers besoins. Le modèle text-embedding-3-small est idéal pour des applications à faible latence, tandis que le modèle text-embedding-3-large garantit la plus haute précision.
- Text-embedding-3-small : 5 fois moins cher avec une latence optimisée.
- Text-embedding-3-large : Jusqu'à 3072 dimensions pour une précision optimale.
- Performance multilingue améliorée pour un meilleur engagement mondial.
use_cases
Cas d'utilisation
Des systèmes d'IA aux plateformes de récupération de connaissances et de recommandation de contenu, OpenAI Embeddings 3 peut transformer vos applications. Profitez de la polyvalence de ces modèles pour aborder une variété de tâches en traitement du langage naturel.
- Systèmes d'IA de production pour des secteurs variés.
- Recherche sémantique pour améliorer l'expérience utilisateur.
- Recommandations de contenu sans effort, basées sur les préférences des utilisateurs.
Frequently Asked Questions
Quelles sont les principales différences entre les modèles petits et grands ?
Le modèle text-embedding-3-small est optimisé pour une latence et des coûts réduits, ce qui le rend idéal pour des applications en temps réel, tandis que le modèle text-embedding-3-large offre la plus haute précision pour des cas d'utilisation plus exigeants.
Puis-je contrôler les dimensions des embeddings ?
Oui, les développeurs peuvent ajuster dynamiquement les dimensions d'incorporation via l'API, vous permettant ainsi d'équilibrer précision, stockage et coûts de calcul.
Quelle est la date limite de connaissance la plus récente pour ces modèles ?
Les modèles ne prennent pas en compte des connaissances postérieures à septembre 2021, mais leur performance optimisée les rend polyvalents pour diverses tâches de traitement du langage naturel.