Jina Embeddings v2
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AI Tool
OpenAIの埋め込み3の力を解き放とう
RAGおよびベクター検索向けに設計された高精度テキスト埋め込み。
新しいテキスト埋め込みモデル「text-embedding-3-large」を使用することで、最大3072次元の性能向上を実現し、卓越した精度を達成します。テキストエンベディング3スモールを使用すると、テキストエンベディングアダ002の5倍のコスト削減を実現できます。アプリケーションをより広いオーディエンスに届けるために、改善された多言語機能を体験してください。
Tags
BuildModels & APIsEmbeddings
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overview
OpenAI 埋め込みの概要 3
OpenAI Embeddings 3は、開発者のテキスト表現へのアプローチを革命的に変えます。効率性とコストに最適化された高度なモデルを使用すれば、高性能なNLPアプリケーションを簡単に構築できます。
- 多様なNLPタスクに対する高精度。
- あらゆる予算に適したコスト効果の高い埋め込み。
- スケーラビリティと柔軟性を考慮して設計されています。
features
主要特徴
最新モデルには、現代の開発者のニーズに応える機能が豊富に搭載されています。埋め込みの寸法を調整することで、パフォーマンスと予算の完璧なバランスを見つけることができます。
- 二つのモデル: text-embedding-3-small と text-embedding-3-large。
- カスタマイズされたアプリケーションのための埋め込み次元の制御。
- 取得拡張生成（RAG）およびセマンティックサーチに最適化されています。
use_cases
アプリケーションとユースケース
OpenAI Embeddings 3は、強力な検索エンジンから複雑なデータ分析ツールまで、さまざまなアプリケーションに対応しています。特定のビジネスニーズや目標に合わせて、その活用方法をカスタマイズしてください。
- 文脈を理解するスケーラブルなチャットボットを構築します。
- プラットフォームのために高度な検索機能を作成してください。
- テキスト理解を高めて、推薦システムを強化しましょう。
Frequently Asked Questions
text-embedding-3-smallとtext-embedding-3-largeの違いは何ですか？
text-embedding-3-smallはコストと効率に最適化されており、同類製品の5倍の低価格を実現しています。一方、text-embedding-3-largeは最大3072次元でより高い精度を提供します。
埋め込みの寸法をカスタマイズできますか？
はい、OpenAI Embeddings 3は、開発者がAPIを通じて埋め込み次元を制御できるため、ニーズに応じた適切なサイズを選択する柔軟性を提供します。
OpenAI Embeddings 3は最近の出来事について把握していますか？
モデルは2021年9月以降のデータで訓練されていないため、最近の動向についての知識が欠けている可能性がありますが、通常、埋め込みの使用ケースにはそれが問題となることはありません。