Créer des embeddings textuels
Générez des embeddings textuels avec ShareAI pour la recherche sémantique, la récupération et la similarité, avec des formats d'entrée pris en charge et des exigences de modèle.
Sur cette page
https://api.shareai.now/api/v1/embeddingsConvertissez un ou plusieurs textes en vecteurs d'intégration.
- URL de base
https://api.shareai.now- Authentification
- Clé API Bearer ou jeton d'accès OAuth approuvé
Choisissez un modèle d'intégration activé sur ShareAI et autorisé par vos identifiants. Les modèles de chat ne peuvent pas être substitués aux modèles d'intégration. La disponibilité des modèles et les options prises en charge dépendent du fournisseur configuré.
Envoyez une requête#
cURL
curl --fail-with-body --request POST \
"https://api.shareai.now/api/v1/embeddings" \
-H "Authorization: Bearer $SHAREAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "YOUR_EMBEDDING_MODEL",
"input": [
"How do I connect a device?",
"Where can I read my usage?"
],
"encoding_format": "float"
}'
Python
import json
import os
import urllib.request
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["SHAREAI_API_KEY"]}
headers["Content-Type"] = "application/json"
payload = {'model': 'YOUR_EMBEDDING_MODEL', 'input': ['How do I connect a device?', 'Where can I read my usage?'], 'encoding_format': 'float'}
data = json.dumps(payload).encode()
request = urllib.request.Request('https://api.shareai.now/api/v1/embeddings', data=data, headers=headers, method='POST')
with urllib.request.urlopen(request, timeout=60) as response:
print(json.load(response))
TypeScript
const url = "https://api.shareai.now/api/v1/embeddings";
const headers: Record = {
Authorization: `Bearer ${process.env.SHAREAI_API_KEY}`,
};
headers["Content-Type"] = "application/json";
const payload = {
"model": "YOUR_EMBEDDING_MODEL",
"input": [
"How do I connect a device?",
"Where can I read my usage?"
],
"encoding_format": "float"
};
const response = await fetch(url, { method: "POST", headers, body: JSON.stringify(payload) });
if (!response.ok) throw new Error(`${response.status}: ${await response.text()}`);
console.log(await response.json());
Champs de la requête#
| Champ | Valeur |
|---|---|
model | Un ID de modèle d'intégration activé. |
input | Une chaîne non vide ou un tableau contenant jusqu'à 128 chaînes non vides. |
encoding_format | float ou base64. |
dimensions | Entier optionnel de 1 à 65536 ; le modèle sélectionné doit le prendre en charge. |
Lisez les vecteurs#
Lisez la data tableau et utilisez chaque résultat index pour faire correspondre son intégration à l'entrée. Conservez le même modèle et les mêmes dimensions lors de l'intégration de vos documents et requêtes de recherche. Le résultat inclut également les informations rapportées par le fournisseur. usage.
Lot dans les limites#
Le texte d'entrée combiné est limité à 256 KiB. Les réponses sont synchrones et limitées à 2 MiB, donc de grands vecteurs ou lots peuvent dépasser la limite de réponse. Réduisez la taille du lot ou utilisez des dimensions plus petites prises en charge. Les tableaux d'ID de jetons ne sont pas acceptés.
Authentification et disponibilité#
Un jeton d'accès OAuth approuvé peut remplacer la clé API. Les requêtes financées par le compte nécessitent surcharge et un plan accepté. Les restrictions de modèle et de fournisseur s'appliquent toujours. Si le modèle n'est pas activé pour les intégrations, choisissez un modèle d'intégration disponible ; changer les identifiants ne peut pas activer un modèle.
Utilisation#
Les intégrations consomment des jetons d'entrée. Vérifiez les tarifs des modèles avant d'exécuter un grand lot et utilisez Utilisation de la console pour examiner l'activité. Gérez les erreurs de validation, d'autorisation et de disponibilité avant de réessayer.
Dernière mise à jour le 15 septembre 2026