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