创建向量

POST

https://api.chatkore.com/v1/embeddings

获取给定输入的矢量表示，机器学习模型和算法可以轻松使用该表示。

创建表示输入文本的嵌入向量。

请求参数

Header 参数

Authorization

string

必需

示例值:

Bearer sk-xxxxxxxx

Content-Type

string

必需

示例值:

application/json

Body 参数application/json

model

string

必需

要使用的模型的 ID。

input

array[string]

必需

输入文本以获取嵌入，编码为字符串或标记数组。要在单个请求中获取多个输入的嵌入，请传递一个字符串数组或令牌数组数组。每个输入的长度不得超过 8192 个标记。

encoding_format

string

可选

返回嵌入的格式。可以是float或base64

示例

{
    "model": "string",
    "input": [
        "string"
    ],
    "encoding_format": "string"
}

示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

curl --location --request POST 'https://api.chatkore.com/v1/embeddings' \
--header 'Authorization: Bearer sk-xxxxxxxx' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "string",
    "input": [
        "string"
    ],
    "encoding_format": "string"
}'

返回响应

🟢200成功

application/json

Body

object

string

必需

data

array [object {3}]

必需

object

string

可选

embedding

array[number]

可选

index

integer

可选

model

string

必需

usage

object

必需

prompt_tokens

integer

必需

total_tokens

integer

必需

示例

{
    "object": "string",
    "data": [
        {
            "object": "string",
            "embedding": [
                0
            ],
            "index": 0
        }
    ],
    "model": "string",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 0,
        "total_tokens": 0
    }
}

聊天接口

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