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Jina Embeddings v2
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AI Tool
OpenAI 임베딩 3의 힘을 여세요
RAG 및 벡터 검색을 위해 설계된 고정밀 텍스트 임베딩.
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BuildModels & APIsEmbeddings
1새로운 text-embedding-3-large 모델로 우수한 정확성을 달성하세요. 최대 3072 차원의 지원으로 성능이 향상됩니다.
2text-embedding-3-small로 상당한 비용 절감을 누리세요. 이 제품은 text-embedding-ada-002보다 5배 저렴합니다.
3다국어 기능이 향상되어, 귀하의 애플리케이션이 더 넓은 청중에게 접근 가능하게 됩니다.
overview
OpenAI 임베딩 3 개요
OpenAI Embeddings 3은 개발자들이 텍스트 표현 방식을 혁신적으로 변화시킵니다. 효율성과 비용에 최적화된 첨단 모델을 통해, 고성능 NLP 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있습니다.
- 1다양한 NLP 작업에 대한 높은 정확도.
- 2모든 예산에 적합한 비용 효율적인 임베딩.
- 3확장성과 유연성을 위해 설계되었습니다.
features
주요 특징
최신 모델은 현대 개발자들의 요구를 충족시키는 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 이제 임베딩 크기를 조절하여 성능과 예산 사이에서 완벽한 균형을 찾을 수 있습니다.
- 1두 가지 모델: text-embedding-3-small과 text-embedding-3-large.
- 2맞춤형 애플리케이션을 위한 임베딩 차원 제어.
- 3검색 보강 생성(RAG) 및 의미 기반 검색에 최적화되었습니다.
use cases
응용 프로그램 및 사용 사례
OpenAI 임베딩 3는 강력한 검색 엔진에서 복잡한 데이터 분석 도구에 이르기까지 다양한 응용 프로그램을 위해 설계되었습니다. 귀하의 특정 비즈니스 요구와 목표에 맞게 사용을 조정하세요.
- 1맥락을 이해하는 확장 가능한 챗봇을 만드세요.
- 2플랫폼을 위한 고급 검색 기능을 만들어보십시오.
- 3정확한 텍스트 이해로 추천 시스템을 강화하세요.
❓
Frequently Asked Questions
+text-embedding-3-small과 text-embedding-3-large의 차이는 무엇인가요?
text-embedding-3-small은 비용과 효율성을 최적화하여 경쟁 제품보다 5배 저렴합니다. 반면, text-embedding-3-large는 최대 3072 차원으로 더 높은 정확도를 제공합니다.
+임베딩의 크기를 맞춤 설정할 수 있나요?
네, OpenAI Embeddings 3는 개발자가 API를 통해 임베딩 차원을 제어할 수 있도록 하여, 필요에 맞는 적절한 크기를 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.
+OpenAI Embeddings 3는 최근 사건에 대해 알고 있나요?
모델은 2021년 9월 이후의 데이터로 훈련되지 않았기 때문에 최근의 발전에 대한 정보가 부족할 수 있습니다. 그러나 이는 일반적으로 임베딩 사용 사례에는 큰 문제가 되지 않습니다.