Layanan reduksi dimensi vektor - OpenSearch

Nama Layanan	ID Layanan	Deskripsi Layanan	Batas QPS untuk panggilan API (Akun Alibaba Cloud dan Pengguna RAM)
Layanan Reduksi Dimensi Vektor OpenSearch-001	ops-embedding-dim-reduction-001	Menyediakan layanan reduksi dimensi vektor, mendukung reduksi dimensi vektor hingga 4k. Anda dapat menyesuaikan model berdasarkan kebutuhan bisnis Anda.	50 Catatan Untuk mengajukan QPS yang lebih tinggi, kirimkan tiket.

Prasyarat

Informasi otentikasi telah diperoleh.
Untuk memanggil layanan Platform Pencarian AI Terbuka 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

Badan permintaan tidak boleh melebihi 8MB.

Metode permintaan HTTP

POST

URL

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

host: Alamat untuk memanggil layanan, mendukung pemanggilan layanan API melalui jaringan publik dan VPC. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Kueri Titik Akhir Layanan.
workspace_name: Nama ruang kerja, seperti 'default'.

service_id: ID layanan bawaan sistem, seperti ops-embedding-dim-reduction-001.

Parameter permintaan

Parameter Header

Otentikasi API-KEY

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

Parameter Body

Parameter	Tipe	Diperlukan	Deskripsi	Nilai contoh
input	List<List<Float>>	Ya	Koleksi vektor input.	[0.111,0.222,0.333]
parameters	Map	Tidak	Parameter permintaan yang dapat disesuaikan. Parameter ini mungkin berbeda berdasarkan ID layanan yang berbeda.
parameters.output_dimension	Integer	Tidak	Dimensi keluaran. Nilai default: 512.	512
parameters.model_name	String	Tidak	Nama model yang dilatih oleh pengguna. Jika ini adalah layanan kompresi vektor, ini diperlukan.	xxxx-model

Parameter tanggapan

Parameter	Tipe	Deskripsi	Nilai contoh
result.output	List<List<Float>>	Hasil vektor yang disesuaikan.
usage.doc_count	Int	Jumlah entri vektor yang diinput dalam permintaan ini.	2

Contoh permintaan Curl

curl --location 'http://****-hangzhou.opensearch.aliyuncs.com/v3/openapi/workspaces/default/embedding-tuning/ops-embedding-dim-reduction-001/' \
--header 'Authorization: Bearer Your-API-KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{  
  "input": [
    [0.111,0.222,0.333],
    [0.121,0.221,0.331]
  ],
  "parameters":{
    "output_dimension": "512",
    "model_name" : "xxxx"
  }
}'

Contoh tanggapan

Contoh tanggapan normal

{
  "request_id": "450fcb80-f796-46c1-8d69-e1e86d29aa9f",
  "latency": 564.903929,
  "usage": {
    "doc_count": 2
  }
  "result": {
    "output":[
      [0.111,0.222,0.333],
      [0.121,0.221,0.331]
    ]
  }
}

Contoh tanggapan kesalahan

Jika terjadi kesalahan dalam permintaan akses, output akan menentukan alasan kesalahan melalui kode dan pesan.

{
    "request_id": "590A7EB8-AA84-****-AF31-8C35DC965972",
    "latency": 0.0,
    "code": "InvalidParameter",
    "http_code": 400,
    "message": "document.file_name required"
}

Kode status

Kode status HTTP	Kode kesalahan	Deskripsi
200	-	Permintaan berhasil. Termasuk skenario tugas gagal. Status tugas aktual perlu ditentukan dari result.status
404	BadRequest.TaskNotExist	Pesan kesalahan yang dikembalikan karena tugas yang ditentukan tidak ada.
400	InvalidParameter	Permintaan tidak valid
500	InternalServerError	Kesalahan internal

Untuk informasi lebih lanjut, lihat Kode Status.