文本向量 - OpenSearch

AI搜尋開放平台支援通過API的方式調用文本向量服務，您可以使用下面服務將文本資料轉化為稠密向量形式表達，可用於資訊檢索、文本分類、相似性比較等情境。

服務名稱	服務ID	服務描述	API調用QPS限制（含主帳號與RAM子帳號）
OpenSearch通用文本向量服務-001	ops-text-embedding-001	支援語種：多語言（40+）輸入文本最大長度：300 輸出向量維度：1536	50 說明如需擴充QPS，請通過工單聯絡支援人員協助。
OpenSearch文本向量服務-中文-001	ops-text-embedding-zh-001	支援語種：中文輸入文本最大長度：1024 輸出向量維度：768
OpenSearch文本向量服務-英文-001	ops-text-embedding-en-001	支援語種：英文輸入文本最大長度：512 輸出向量維度：768
OpenSearch通用文本向量服務-002	ops-text-embedding-002	相比001模型支援更多語言，同時在Retrieval任務中表現更佳支援語種：提供多語言（100+）輸入文本最大長度：8192 輸出向量維度：1024
GTE文本向量-多語言-Base	ops-gte-sentence-embedding-multilingual-base	支援語種：提供多語言（70+）輸入文本最大長度：8192 輸出向量維度：768
Qwen3文本向量-0.6B	ops-qwen3-embedding-0.6b	Qwen3系列多語言（100+）文本向量化服務。輸入最大長度：32k 輸出向量維度：1024 參數量：0.6B

前提條件

擷取身份鑒權資訊
通過API調用AI搜尋開放平台服務時，需要對調用者身份進行鑒權，如何擷取鑒權資訊請參見擷取API-KEY。
擷取服務調用地址
支援通過公網和VPC兩種方式調用服務，詳情請參見擷取服務接入地址。

請求說明

公用說明

請求body最大不能超過8MB。

請求方式

POST

URL

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

host：調用服務的地址，支援通過公網和VPC兩種方式調用API服務，可參見擷取服務接入地址。
workspace_name：工作空間名稱，例如default。
service_id：系統內建服務id，例如ops-text-embedding-001。

請求參數

Header參數

API-KEY認證

參數	類型	必填	描述	樣本值
Content-Type	String	是	請求類型：application/json	application/json
Authorization	String	是	API-Key	Bearer OS-d1**2a

Body參數

參數

類型

必填

描述

樣本值

input

Array/String

是

輸入內容，支援多條文本輸入，每次請求最多 32 條，每一條的長度取決於選擇的模型。不支援Null 字元串。

["科學技術是第一生產力","opensearch產品文檔"]

input_type

String

否

input的資料類型

query
document，預設值

document

返回參數

參數	類型	描述	樣本值
request_id	String	系統對一次API調用賦予的唯一標識。	B4AB89C8-B135-****-A6F8-2BAB801A2CE4
latency	Float/Int	請求耗時，單位ms。	10
usage	Object	本次調用產生的計量資訊。	"usage": { "token_count": 3072 }
usage.token_count	Int	Token數量。	3072
result.embeddings	List	輸出embedding內容，是一個由結果組成的數組。	[{ "index": 0, "embedding": [0.003143,0.009750,...,-0.017395] }, {}]
result.embeddings[].index	Int	對應請求文本在input中的序號。	0
result.embeddings[].embedding	List(Float)	向量化結果。	[0.003143,0.009750,省略,-0.017395]

Curl請求樣本

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 您的API-KEY" 
-d "{
    \"input\": [
          \"科學技術是第一生產力\", 
          \"opensearch產品文檔\"
    ], 
    \"input_type\": \"query\"
}"

響應樣本

正常響應樣本

{
    "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
                ]
            }
        ]
    }
}

異常響應樣本

在訪問請求出錯的情況下，輸出的結果中會通過code和message指明出錯原因。

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

狀態代碼說明

請參見AI搜尋開放平台狀態代碼說明。