Penyematan teks - OpenSearch

Platform AI Search Open mendukung pemanggilan layanan penyematan teks melalui API. Anda dapat menggunakan layanan ini untuk mengonversi data teks menjadi representasi vektor padat, yang cocok untuk skenario seperti pengambilan informasi, klasifikasi teks, dan perbandingan kesamaan.

Nama Layanan	ID Layanan	Deskripsi Layanan	Batas QPS untuk panggilan API (Akun Alibaba Cloud dan Pengguna RAM)
Layanan Vektorisasi Teks OpenSearch -001	ops-text-embedding-001	Bahasa yang didukung: Multibahasa (40+) Panjang maksimum teks input: 300 Dimensi vektor output: 1536	50 Catatan Untuk meminta QPS lebih tinggi, ajukan tiket.
Layanan Penyematan Teks OpenSearch-Tiongkok-001	ops-text-embedding-zh-001	Bahasa yang didukung: Tiongkok Panjang maksimum teks input: 1024 Dimensi vektor output: 768
Layanan Penyematan Teks OpenSearch-Bahasa Inggris-001	ops-text-embedding-en-001	Bahasa yang didukung: Bahasa Inggris Panjang maksimum teks input: 512 Dimensi vektor output: 768
Layanan Penyematan Teks Umum OpenSearch-002	ops-text-embedding-002	Model ini menawarkan dukungan bahasa yang ditingkatkan dan peningkatan performa dalam tugas pengambilan dibandingkan dengan model 001. Bahasa yang didukung: Multibahasa (100+) Panjang maksimum teks input: 8192 Dimensi vektor output: 1024
GTE Penyematan Teks-Multibahasa-Dasar	ops-gte-sentence-embedding-multilingual-base	Bahasa yang didukung: Multibahasa (70+) Panjang maksimum teks input: 8192 Dimensi vektor output: 768
Qwen3 Penyematan Teks-0.6B	ops-qwen3-embedding-0.6b	Seri Qwen3 multibahasa (100+) layanan penyematan teks. Panjang input maksimum: 32k Dimensi vektor output: 1024 Jumlah parameter: 0.6B

Prasyarat

Informasi autentikasi telah diperoleh.
Saat memanggil layanan Platform AI Search Open menggunakan API, Anda perlu mengotentikasi identitas pemanggil.
Alamat akses layanan telah diperoleh.
Anda dapat memanggil layanan melalui Internet atau virtual private cloud (VPC). Untuk informasi lebih lanjut, lihat Dapatkan Alamat Pendaftaran Layanan.

Deskripsi permintaan

Deskripsi umum

Ukuran badan permintaan maksimum tidak boleh melebihi 8 MB.

Metode permintaan

POST

URL

{host}/v3/openapi/workspaces/{workspace_name}/text-embedding/{service_id}

host: Titik akhir layanan, yang mendukung panggilan API melalui Internet dan melalui VPC. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Dapatkan Titik Akhir Layanan.
workspace_name: Nama ruang kerja, seperti 'default'.
service_id: ID layanan bawaan sistem, seperti 'ops-text-embedding-001'.

Parameter permintaan

Parameter header

Otentikasi API-KEY

Parameter	Tipe	Diperlukan	Deskripsi	Nilai contoh
Content-Type	String	Ya	Tipe permintaan: application/json	application/json
Authorization	String	Ya	API-Key	Bearer OS-d1**2a

Parameter body

Parameter

Tipe

Diperlukan

Deskripsi

Nilai contoh

input

Array/String

Konten yang akan diproses. Mendukung beberapa input teks, dengan maksimal 32 per permintaan. Panjang setiap input bergantung pada model. String kosong tidak diterima.

["Ilmu pengetahuan dan teknologi adalah kekuatan produktif utama","dokumentasi produk opensearch"]

input_type

String

Tidak

Tipe data dari input

kueri
dokumen, nilai default

dokumen

Parameter tanggapan

Parameter	Tipe	Deskripsi	Nilai contoh
request_id	String	ID permintaan.	B4AB89C8-B135-****-A6F8-2BAB801A2CE4
latency	Float/Int	Durasi permintaan dalam milidetik.	10
usage	Object	Informasi metering yang dihasilkan oleh panggilan ini.	"usage": { "token_count": 3072 }
usage.token_count	Int	Jumlah token.	3072
result.embeddings	List	Konten embedding keluaran, array hasil.	[{ "index": 0, "embedding": [0.003143,0.009750,...,-0.017395] }, {}]
result.embeddings[].index	Int	Nomor urutan yang sesuai dengan teks input.	0
result.embeddings[].embedding	List(Float)	Hasil vektorisasi.	[0.003143,0.009750,...,-0.017395]

Contoh permintaan Curl

curl -XPOST -H"Content-Type: application/json" 
"http://****-hangzhou.opensearch.aliyuncs.com/v3/openapi/workspaces/default/text-embedding/ops-text-embedding-001" 
-H "Authorization: Bearer your API-KEY" 
-d "{
    \"input\": [
          \"Ilmu pengetahuan dan teknologi adalah kekuatan produktif utama\", 
          \"dokumentasi produk opensearch\"
    ], 
    \"input_type\": \"query\"
}"

Contoh tanggapan

Contoh tanggapan normal

{
    "request_id": "B4AB89C8-B135-****-A6F8-2BAB801A2CE4",
    "latency": 38,
    "usage": {
        "token_count": 3072
    },
    "result": {
        "embeddings": [
            {
                "index": 0,
                "embedding": [
                    -0.02868066355586052,
                    0.022033605724573135,
                    -0.0417383536696434,
                    -0.044081952422857285,
                    0.02141784131526947,
                    -8.240503375418484E-4,
                    -0.01309406291693449,
                    -0.02169642224907875,
                    -0.03996409475803375,
                    0.008053945377469063,
                    ...
                    -0.05131729692220688,
                    -0.016595875844359398
                ]
            }
        ]
    }
}

Contoh tanggapan abnormal

Jika permintaan mengalami kesalahan, tanggapan akan menjelaskan penyebabnya dengan kode dan pesan spesifik.

{
    "request_id": "651B3087-8A07-****-B931-9C4E7B60F52D",
    "latency": 0,
    "code": "InvalidParameter",
    "message": "JSON parse error: Cannot deserialize value of type `InputType` from String \"xxx\""
}

Deskripsi kode status

Untuk informasi lebih lanjut, lihat Kode Status.