Dela via


Get Embeddings - Get Embeddings

Returnera inbäddningsvektorerna för angivna textprompter. Metoden gör ett REST API-anrop till den /embeddings vägen på den angivna slutpunkten.

POST https:///embeddings?api-version=2024-05-01-preview

URI-parametrar

Name I Obligatorisk Typ Description
api-version
query True

string

minLength: 1

DEN API-version som ska användas för den här åtgärden.

Begärandehuvud

Name Obligatorisk Typ Description
extra-parameters

ExtraParameters

Styr vad som händer om extra parametrar, odefinierade av REST-API:et, skickas i JSON-begärandenyttolasten. Detta anger HTTP-begärandehuvudet extra-parameters.

Begärandetext

Name Obligatorisk Typ Description
input True

string[]

Indatatext som ska bäddas in, kodas som en sträng eller matris med token. Om du vill bädda in flera indata i en enda begäran skickar du en matris med strängar eller matriser med tokenmatriser.

dimensions

integer (int32)

Valfri. Antalet dimensioner som resulterande inbäddningar av utdata ska ha. Om du skickar null används standardvärdet för modellen. Returnerar ett 422-fel om modellen inte stöder värdet eller parametern.

encoding_format

EmbeddingEncodingFormat

Valfri. Önskat format för de returnerade inbäddningarna.

input_type

EmbeddingInputType

Valfri. Typ av indata. Returnerar ett 422-fel om modellen inte stöder värdet eller parametern.

model

string

ID för den specifika AI-modell som ska användas, om mer än en modell är tillgänglig på slutpunkten.

Svar

Name Typ Description
200 OK

EmbeddingsResult

Begäran har slutförts.

Other Status Codes

Azure.Core.Foundations.ErrorResponse

Ett oväntat felsvar.

Sidhuvuden

x-ms-error-code: string

Säkerhet

api-key

Typ: apiKey
I: header

OAuth2Auth

Typ: oauth2
Flow: implicit
Auktoriseringswebbadress: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize

Omfattningar

Name Description
https://ml.azure.com/.default

Exempel

maximum set embeddings
minimum set embeddings

maximum set embeddings

Exempelbegäran

POST https:///embeddings?api-version=2024-05-01-preview


{
  "input": [
    "This is a very good text"
  ],
  "dimensions": 1024,
  "encoding_format": "float",
  "input_type": "text",
  "model": "my-model-name"
}

Exempelsvar

{
  "id": "cknxthfa",
  "data": [
    {
      "index": 0,
      "object": "embedding",
      "embedding": [
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0
      ]
    }
  ],
  "object": "list",
  "model": "my-model-name",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 15,
    "total_tokens": 15
  }
}

minimum set embeddings

Exempelbegäran

POST https:///embeddings?api-version=2024-05-01-preview

{
  "input": [
    "This is a very good text"
  ]
}

Exempelsvar

{
  "id": "cknxthfa",
  "data": [
    {
      "index": 0,
      "object": "embedding",
      "embedding": [
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0
      ]
    }
  ],
  "object": "list",
  "model": "my-model-name",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 15,
    "total_tokens": 15
  }
}

Definitioner

Name Description
Azure.Core.Foundations.Error

Felobjektet.

Azure.Core.Foundations.ErrorResponse

Ett svar som innehåller felinformation.

Azure.Core.Foundations.InnerError

Ett objekt som innehåller mer specifik information om felet. Enligt Riktlinjerna för Microsoft One API – https://github.com/Microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses.

EmbeddingEncodingFormat

Anger vilka typer av inbäddningar som ska genereras. Komprimerade inbäddningstyper som uint8, int8, ubinary och binary, kan minska lagringskostnaderna utan att offra dataintegriteten. Returnerar ett 422-fel om modellen inte stöder värdet eller parametern. Läs modellens dokumentation om du vill veta vilka värden som stöds av modellen.

EmbeddingInputType

Representerar de indatatyper som används för inbäddningssökning.

EmbeddingItem

Representation av en enda jämförelse av inbäddningsrelaterade inbäddningar.

EmbeddingsOptions

Konfigurationsinformationen för en inbäddningsbegäran.

EmbeddingsResult

Representation av svarsdata från en inbäddningsbegäran. Inbäddningar mäter relaterade textsträngar och används ofta för sökning, klustring, rekommendationer och andra liknande scenarier.

EmbeddingsUsage

Mätning av mängden token som används i den här begäran och svaret.

ExtraParameters

Styr vad som händer om extra parametrar, odefinierade av REST-API:et, skickas i JSON-begärandenyttolasten.

Azure.Core.Foundations.Error

Felobjektet.

Name Typ Description
code

string

En av en serverdefinierad uppsättning felkoder.

details

Azure.Core.Foundations.Error[]

En matris med information om specifika fel som ledde till det rapporterade felet.

innererror

Azure.Core.Foundations.InnerError

Ett objekt som innehåller mer specifik information än det aktuella objektet om felet.

message

string

En mänsklig läsbar representation av felet.

target

string

Målet för felet.

Azure.Core.Foundations.ErrorResponse

Ett svar som innehåller felinformation.

Name Typ Description
error

Azure.Core.Foundations.Error

Felobjektet.

Azure.Core.Foundations.InnerError

Ett objekt som innehåller mer specifik information om felet. Enligt Riktlinjerna för Microsoft One API – https://github.com/Microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses.

Name Typ Description
code

string

En av en serverdefinierad uppsättning felkoder.

innererror

Azure.Core.Foundations.InnerError

Inre fel.

EmbeddingEncodingFormat

Anger vilka typer av inbäddningar som ska genereras. Komprimerade inbäddningstyper som uint8, int8, ubinary och binary, kan minska lagringskostnaderna utan att offra dataintegriteten. Returnerar ett 422-fel om modellen inte stöder värdet eller parametern. Läs modellens dokumentation om du vill veta vilka värden som stöds av modellen.

Värde Description
base64

Hämta tillbaka binär representation av inbäddningarna som kodas som Base64-sträng. OpenAI Python-biblioteket hämtar inbäddningar från API:et som kodade binära data i stället för att använda mellanliggande decimalrepresentationer som vanligt.

binary

Hämta signerade binära inbäddningar

float

Få tillbaka fullständiga precisions-inbäddningar

int8

Hämta signerade int8-inbäddningar

ubinary

Hämta osignerade binära inbäddningar

uint8

Hämta osignerade inbäddningar i int8

EmbeddingInputType

Representerar de indatatyper som används för inbäddningssökning.

Värde Description
document

Anger att indata representerar ett dokument som lagras i en vektordatabas.

query

Anger att indata representerar en sökfråga för att hitta de mest relevanta dokumenten i vektordatabasen.

text

Anger att indata är en allmän textinmatning.

EmbeddingItem

Representation av en enda jämförelse av inbäddningsrelaterade inbäddningar.

Name Typ Description
embedding

number[] (float)

Lista över inbäddningsvärden för indataprompten. Dessa representerar ett mått på den vektorbaserade relatednessen för de angivna indata. Eller en base64-kodad sträng av inbäddningsvektorn.

index

integer (int32)

Index för uppmaningen som EmbeddingItem motsvarar.

object enum:

embedding

Objekttypen för det här inbäddningsobjektet. Kommer alltid att vara embedding.

EmbeddingsOptions

Konfigurationsinformationen för en inbäddningsbegäran.

Name Typ Description
dimensions

integer (int32)

Valfri. Antalet dimensioner som resulterande inbäddningar av utdata ska ha. Om du skickar null används standardvärdet för modellen. Returnerar ett 422-fel om modellen inte stöder värdet eller parametern.

encoding_format

EmbeddingEncodingFormat

Valfri. Önskat format för de returnerade inbäddningarna.

input

string[]

Indatatext som ska bäddas in, kodas som en sträng eller matris med token. Om du vill bädda in flera indata i en enda begäran skickar du en matris med strängar eller matriser med tokenmatriser.

input_type

EmbeddingInputType

Valfri. Typ av indata. Returnerar ett 422-fel om modellen inte stöder värdet eller parametern.

model

string

ID för den specifika AI-modell som ska användas, om mer än en modell är tillgänglig på slutpunkten.

EmbeddingsResult

Representation av svarsdata från en inbäddningsbegäran. Inbäddningar mäter relaterade textsträngar och används ofta för sökning, klustring, rekommendationer och andra liknande scenarier.

Name Typ Description
data

EmbeddingItem[]

Inbäddningsvärden för de frågor som skickas i begäran.

id

string

Unik identifierare för resultatet för inbäddning.

model

string

Modell-ID:t som användes för att generera det här resultatet.

object enum:

list

Objekttypen för inbäddningsresultatet. Kommer alltid att vara list.

usage

EmbeddingsUsage

Användningsantal för tokenindata med api:et för inbäddning.

EmbeddingsUsage

Mätning av mängden token som används i den här begäran och svaret.

Name Typ Description
prompt_tokens

integer (int32)

Antal token i begäran.

total_tokens

integer (int32)

Totalt antal token som har överförts i den här begäran/det här svaret. Ska vara lika med antalet token i begäran.

ExtraParameters

Styr vad som händer om extra parametrar, odefinierade av REST-API:et, skickas i JSON-begärandenyttolasten.

Värde Description
drop

Tjänsten ignorerar (släpper) extra parametrar i begärandenyttolasten. Den skickar bara de kända parametrarna till backend-AI-modellen.

error

Tjänsten får ett fel om den har identifierat extra parametrar i begärandenyttolasten. Det här är standardinställningen för tjänsten.

pass-through

Tjänsten skickar extra parametrar till backend-AI-modellen.