promo slide
promo slide

OpenAi embedding для создания короткого контекста из больших данных

В условиях ограниченного контекста моделей GPT-3,4 используем embedding вектора для поиска релевантной информации для контекста

`Embedding` в контексте машинного обучения и OpenAI обычно относится к процессу преобразования категориальных данных или текстовых данных в векторы чисел, которые могут быть использованы для обучения моделей машинного обучения. Это важно, потому что большинство алгоритмов машинного обучения работают с числовыми данными. OpenAI использует эмбеддинги в своих моделях языка, таких как GPT-3, для обучения на больших объемах текстовых данных. Эмбеддинги позволяют модели улавливать семантические и синтаксические отношения между словами и фразами, что делает модель более эффективной в задачах, связанных с языком, таких как перевод текста, генерация текста, ответы на вопросы и т.д. В контексте OpenAI, эмбеддинги также могут быть использованы для создания "моделей мира", которые могут предсказывать, что произойдет в следующем шаге в заданном контексте. Это особенно полезно в областях, таких как искусственный интеллект и робототехника. Ниже приведен пример кода, который вы можете использовать как отправную точку. ```java import org.springframework.http.*; import org.springframework.web.client.RestTemplate; public class OpenAiExample { public static void main(String[] args) { RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); // Заголовки HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON); headers.set("Authorization", "Bearer YOUR_OPEN_AI_KEY"); // Тело запроса String body = "{" + "\"documents\": [" + "{ \"id\": \"1\", \"text\": \"This is a test.\" }" + "]" + "}"; // Создание запроса HttpEntity request = new HttpEntity<>(body, headers); // Отправка запроса и получение ответа ResponseEntity response = restTemplate.postForEntity("https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions", request, String.class); // Вывод ответа System.out.println(response.getBody()); } } ``` Пожалуйста, замените `"Bearer YOUR_OPEN_AI_KEY"` на ваш собственный ключ API. Этот код использует `RestTemplate` из Spring Framework для отправки HTTP запроса. Параметры ответа `openai` при создании `embedding` включают в себя: - `id`: Уникальный идентификатор для созданного embedding. - `object`: Тип объекта, в данном случае "embedding". - `model`: Используемая модель для создания embedding. - `created`: Время создания embedding в формате Unix timestamp. - `vectors`: Список векторов, представляющих собой embedding. Каждый вектор представляет собой список чисел с плавающей точкой. - `token`: Токен, для которого был создан embedding.