/v1/embeddings,儲存傳回的向量,然後使用你的向量資料庫進行搜尋。
建立嵌入
請從 Models page 或 model directory 使用支援嵌入的 model ID。以下範例會呼叫與 OpenAI 相容的 Embeddings API。這些範例使用預留位置
your-embedding-model-id。在執行請求之前,請將它替換為 Models page 或 model directory 中可用的嵌入 model ID。回應範例
成功的回應可能如下所示。回應會為每個輸入項目包含一個向量;下方的向量為了便於閱讀已縮短:批次輸入
當你想在一次請求中取得多個向量時,請傳送字串陣列:cURL
範例模型記錄
此範例模型目錄回應展示了
/api/models 的封裝格式,以及一筆 OpenAI 相容嵌入模型記錄的結構。部分嵌入記錄會使用空的 model_type;請依據 ID 與端點支援來選擇嵌入模型,而不要只依賴該欄位。cURL
常見錯誤
Input too long
Input too long
在進行嵌入前,先將長文件切分成多個區塊。
Wrong model type
Wrong model type
從模型目錄中選擇支援嵌入的模型。
Vector dimensions mismatch
Vector dimensions mismatch
對同一個向量索引,請保持使用相同的模型與維度。
Missing API key
Missing API key
傳送
Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY。錯誤碼與重試策略
400
400
在修正輸入、model ID 或 dimensions 設定之前,請勿重試。
401
401
在 API key 已提供且有效之前,請勿重試。
404
404
重試前請檢查 base URL、路徑與 model ID。
429
429
以指數退避方式重試,並降低批次大小或並行數。
500 or 503
500 or 503
對於暫時性的供應商或服務錯誤,請以退避方式重試。
定價與模型目錄
Models page
了解 CometAPI 如何在文件中公開 model ID。
Model directory
瀏覽可用模型及其能力。
Pricing
呼叫模型前先查看定價。