OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) هو نموذج تضمين من OpenAI، يُقدَّم عبر api14. ينتمي إلى فئة التضمينات، ومعرّف النموذج الخاص به على api14 هو openai/text-embedding-3-small:batch. تصف OpenAI text-embedding-3-small بأنه نسخة محسّنة وأعلى أداءً من نموذج التضمين ada. التضمينات هي تمثيل رقمي للنص يمكن استخدامه لقياس مدى الارتباط بين قطعتين من النص.

يأخذ النموذج النص كمدخل وحيد له ويعيد التضمينات كمخرج وحيد له. طول السياق لديه هو 8192 رمزاً، والحد الأقصى للمخرج هو 7372. لا توجد معاملات مدعومة مدرجة لهذا النموذج، لذا لا يمكنك ضبط إعدادات أخذ العينات أو التوليد عبر الطلب. تشير لاحقة batch في معرّف النموذج إلى النسخة المجمّعة من نموذج التضمين هذا على api14.

ولأنه ينتج تضمينات بدلاً من نص مُولَّد، فإن الاستخدامات العملية تنبع من قياس التشابه بين النصوص. تشمل الأعمال النموذجية البحث الدلالي، حيث تُضمِّن استعلاماً ومجموعة من المستندات وترتب المستندات حسب القرب؛ والاسترجاع لخط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع، حيث تختار التضمينات المقاطع ذات الصلة لتمريرها إلى نموذج محادثة؛ والتجميع أو تجميع الموضوعات لمجموعات نصية كبيرة؛ وإزالة التكرار، حيث يتم العثور على العناصر شبه المتطابقة عبر مقارنة المتجهات؛ والتصنيف أو التوجيه، حيث يستهلك نموذج خفيف التضمينات. يعني سياق 8192 رمزاً أن المدخلات الفردية يمكن أن تكون طويلة نسبياً، لذا يمكن تضمين صفحات كاملة أو مقاطع طويلة دون تقسيمها أولاً.

لاستدعائه عبر api14، استخدم واجهة API المتوافقة مع OpenAI مع معرّف النموذج openai/text-embedding-3-small:batch. وجّه عميل OpenAI الحالي لديك إلى عنوان URL الأساسي لـ api14 وأرسل نصك إلى نقطة نهاية التضمينات، أو استخدم المسار المكافئ بأسلوب المحادثة إذا كان عميلك يتوقع ذلك. ولأن النموذج لا يدرج أي معاملات مدعومة، فاجعل الطلبات بسيطة: أرسل معرّف النموذج ونص الإدخال، واقرأ متجه التضمين من الاستجابة. لا حاجة لضبط temperature أو top_p أو خيارات مشابهة، لأن هذا النموذج لا يقبلها.

أمر واحد يجب أن تضعه في الاعتبار هو أن هذا النموذج يتعامل فقط مع إدخال النص ويعيد التضمينات فقط. إنه لا يولّد إكمالات المحادثة أو أي مخرج نصي آخر، لذا إذا كانت مهمتك محادثة أو تلخيصاً أو توليد شيفرة، فإن نموذج محادثة أو إكمال هو الخيار الأنسب. إذا كنت بحاجة إلى تضمين كميات كبيرة جداً من النص، فإن النسخة المجمّعة هي الخيار المناسب هنا، بينما قد تناسب نماذج تضمين أخرى احتياجات مختلفة من الدقة أو اللغة.