LangChain の Embeddings を試す｜npaka
1. Embeddings「Embeddings」は、LangChainが提供する埋め込みの操作のための共通インタフェースです。 「埋め込み」は、意味的類似性を示すベクトル表現です。テキストや画像をベクトル表現に変換することで、ベクトル空間で最も類似したテキストを探すセマンティック検索などに利用できます。 現在サポートしている、「Embedding」のプロバイダーは、次の3つです。 ・OpenAI API ・Hugging Face ・Cohere API 現在サポートしている、「Embedding」のメソッドは、次の2つです。 一部のプロバイダーが、ドキュメントとクエリに対して異なる埋め込みメソッドを持つため、2つに別れています。 ・embed_query() : 単一のテキストを埋め込みに変換。 ・embed_documents() : 複数のテキストを埋め込みに変換。 2. Open
OpenAI API で提供されている モデル まとめ｜npaka
1. OpenAI APIのモデル「OpenAI API」は、用途に応じて「GPT-3.5」をはじめとする様々なモデル を提供しています。 ・GPT-3.5 : 自然言語とコードを理解および生成する最新モデル。 ・DALL-E : 自然言語から画像を生成・編集するモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換するモデル ・Embeddings : 埋め込み (ベクトル表現) を生成するモデル ・Codex : コードを理解および生成するモデル ・Moderation : センシティブおよび 安全でない文章を検出するモデル ・GPT-3 : 自然言語を理解および生成する旧モデル 2. GPT-3.5「GPT-3.5」は、自然言語とコードを理解および生成する最新モデルです。最も高性能で費用対効果の高いモデルは、チャット用に最適化されていますが、既存タスクにも適している「gpt-3.5-tu
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