怎么部署OpenAI embedding怎么用
要部署OpenAI的嵌入式服务,并使用它进行嵌入式编码服务,您可以按照以下步骤操作:
- 在OpenAI网站上注册并获取API密钥。
- 安装OpenAI Python SDK,可以通过以下命令安装:
pip install openai
。 - 使用OpenAI Python SDK 在您的项目中调用OpenAI的GPT模型来进行文本编码。以下是一个使用OpenAI GPT-3 模型生成文本的简单示例:
import openai
api_key = "YOUR_API_KEY"
openai.api_key = api_key
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="Once upon a time",
max_tokens=100
)
print(response.choices[0].text.strip())
这只是使用OpenAI的一个简单示例。您可以根据您的具体需求和文本嵌入的场景,调整命令和参数来获取您想要的结果。
希望这对您有所帮助!如果您有任何问题,请随时提出。
技术干货
高级检索增强生成(RAG)应用与LlamaIndex
在最近由Zilliz(旧金山)主办的非结构化数据聚会上,LlamaIndex的开发者关系副总裁Laurie Voss发表了一场关于“使用LlamaIndex构建高级RAG应用”的演讲。他分享了如何使检索增强生成(RAG)框架更简单、更易于生产准备的知识,并通过LlamaIndex实现。
2024-07-26技术干货
走向生产:LLM应用评估与可观测性
随着许多机器学习团队准备将大型语言模型(LLMs)投入生产,他们面临着重大挑战,例如解决幻觉问题并确保负责任的部署。在解决这些问题之前,有效评估和识别它们至关重要。
2024-07-26技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26