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const { OpenAI } = require('openai');
const main = async () => {
const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });
const text = 'Your text string goes here';
const response = await api.embeddings.create({
input: text,
model: 'textembedding-gecko@001',
});
const embedding = response.data[0].embedding;
console.log(embedding);
};
main();
import json
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
text = "Your text string goes here"
response = client.embeddings.create(input=text, model="textembedding-gecko@001")
embedding = response.data[0].embedding
print(json.dumps(embedding, indent=2))
main()
- API 操练场（Playground）
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产品详情
利用 textembedding-gecko@001 解锁语义理解
这 textembedding-gecko@001 由……开发的模型 Google Cloud 并于 2024年2月是一种强大的文本嵌入解决方案。它将文本输入转换为高维向量表示，有效地捕捉语义含义和上下文。这使其成为众多领域不可或缺的工具。 自然语言处理（NLP） 应用程序。
主要型号信息：
- ✅ 型号名称： textembedding-gecko@001
- ✅ 开发者： Google Cloud
- ✅ 发布日期： 2024年2月
- ✅ 版本： 001
- ✅ 型号： 文本嵌入
核心功能和高级特性
textembedding-gecko@001 模型利用强大的 Transformer 架构，提供了一系列旨在增强您的 NLP 工作流程的功能：
- 🔢 维度： 生成高度描述性的内容 768维 嵌入。
- 📝 输入长度： 支持最多 10000 行的文本输入 3072 个Tokens。
- 🧠 建筑： 基于先进技术 变压器架构 具有自我注意力机制，可实现对上下文的深度理解。
- 🔎 语义搜索： 强大的力量 语义搜索 功能显著提升了检索准确率。
- 🎯 多任务学习： 受益 多任务训练从而提高了在各种自然语言处理任务中的泛化能力。
理想应用案例
textembedding-gecko@001 的多功能性使其适用于众多应用：
- 🔍语义搜索与检索： 提升内容发现率和相关性。
- 📈 文本分类与聚类： 高效地组织和分类大型文本数据集。
- 💡 内容推荐： 提供个性化、精准的内容推荐。
- 💭 自然语言理解 (NLU) 和对话系统： 构建更智能的对话式人工智能。
语言支持： 主要针对以下方面进行了优化 英语并可根据上下文调整为其他语言。
技术规格及性能
性能基准
该模型在关键指标上均表现出色：
- 📊 准确率： 大约 准确率90% 基于标准语义相似度基准测试。
- 🗲 F1 得分： 报道称其令人印象深刻 0.88 F1 分数 在典型的自然语言处理分类任务中。
- ⏱ 推理速度： 平均延迟仅为 每次请求耗时 100 毫秒 在最佳条件下。
底层架构与培训
textembedding-gecko@001 的核心采用了一种复杂的 变压器架构这种设计由多层自注意力机制和前馈神经网络组成，对于其深入理解文本上下文和复杂关系的能力至关重要。
大量训练数据：
- 📚 数据集大小： 基于超过 1000 万个数据的庞大数据集进行训练 10亿个Tokens。
- 🌍 数据来源： 本书汇集了来自授权数据、公开文本和Google专有数据集的各种资料，确保对语言细微差别有全面的了解。
- 🕜 知识门槛： 训练数据包含截至以下的信息 2024年1月提供相对较新的知识。
多样性与偏见考量： 尽管训练数据集经过精心挑选，涵盖了广泛的主题和视角，但仍需保持警惕，因为潜在的偏差可能依然存在。建议持续评估和更新，以提高模型的公平性。
对比分析：textembedding-gecko@001 与其他模型
为了更好地了解其地位，以下是 textembedding-gecko@001 与其他领先的嵌入模型的比较：
| 特征 | textembedding-gecko@001 | textembedding-gecko@003 | Ada-002（OpenAI） |
|---|---|---|---|
| 维度 | 768 | 768 | 1536 |
| 准确性 | 90% | 92% | 89% |
| F1 分数 | 0.88 | 0.90 | 0.86 |
| 速度（毫秒） | 100 | 90 | 120 |
| 鲁棒性 | 高的 | 非常高 | 缓和 |
| 用例 | 语义搜索，文本分类 | 与 Gecko@001 类似，但更稳健 | 语义搜索，文本分类 |
注意：性能指标可能因具体使用场景和配置而异。
textembedding-gecko@001 入门指南
集成与代码示例
这 textembedding-gecko@001 该模型很容易获取。 AI/ML API平台您可以使用标识符将其集成到您的应用程序中。 "textembedding-gecko@001"。
以下是一个嵌入文本的概念性代码示例：
导入aiplatform
project_id = "你的项目 ID"
区域= "us-central1"
aiplatform.init (project= project_id , location= region )
model_name = “textembedding-gecko@001”
model = aiplatform.Endpoint.create_model (model_name)
text_to_embed = "这是要嵌入的示例文本。"
embeddings = model.predict ([ text_to_embed ])
print ( "生成的嵌入：" , embeddings [ 0 ][:10], "..." ) # 显示前 10 个维度API 文档
有关全面的集成指南、详细的端点信息和最佳实践，请参阅官方文档。 AI/ML API 文档。
伦理人工智能与许可
伦理准则
textembedding-gecko@001 的开发严格遵循以下原则： 人工智能伦理原则强调透明度、问责制和积极主动的偏见缓解措施。强烈建议用户持续监控模型输出的公平性，并实施强有力的保障措施，以防止潜在的滥用行为。
许可信息
该模型由以下机构提供： Google Cloud 的许可条款它支持商业和非商业应用，但需遵守官方许可文件中详述的具体合规要求。
常见问题解答 (FAQ)
Q1: 什么是 textembedding-gecko@001？
A1：这是 Google Cloud 推出的尖端文本嵌入模型（2024 年 2 月发布），它将文本转换为 768 维向量表示，捕捉语义含义，用于各种 NLP 任务。
Q2：该模型的主要应用场景是什么？
A2：主要应用包括语义搜索、文本分类、内容推荐以及增强对话系统中的自然语言理解。
Q3：与其他模型相比，textembedding-gecko@001 的性能如何？
A3：它拥有极具竞争力的性能，准确率高达 90%，F1 分数为 0.88，推理速度也十分高效，仅需 100 毫秒。虽然它的维度只有 768，但在特定的基准测试中，它的准确率通常能与 Ada-002 等模型相媲美，甚至更高。
Q4：该模型主要针对英语还是也支持其他语言？
A4：虽然它主要针对英语进行了优化，但根据上下文和其多样化的训练数据，它也具备其他语言的能力。
Q5：其训练数据的知识截止日期是什么？
A5：该模型的训练数据包含截至 2024 年 1 月可用的信息，确保其知识库对于大多数应用而言都相对最新。
