टेक्स्ट एम्बेडिंग्स बनाएँ
ShareAI के साथ सिमेंटिक सर्च, रिट्रीवल और समानता के लिए टेक्स्ट एम्बेडिंग्स उत्पन्न करें, समर्थित इनपुट फॉर्मेट्स और मॉडल आवश्यकताओं के साथ।
इस पेज पर
https://api.shareai.now/api/v1/embeddingsएक या अधिक पाठों को एम्बेडिंग वेक्टर में परिवर्तित करें।
- बेस URL
https://api.shareai.now- प्रमाणीकरण
- Bearer API कुंजी या स्वीकृत OAuth एक्सेस टोकन
ShareAI पर सक्षम और आपके क्रेडेंशियल द्वारा अनुमत एम्बेडिंग मॉडल चुनें। चैट मॉडल को एम्बेडिंग मॉडल के लिए प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता। मॉडल की उपलब्धता और समर्थित विकल्प कॉन्फ़िगर किए गए प्रदाता पर निर्भर करते हैं।
एक अनुरोध भेजें#
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());
अनुरोध फ़ील्ड्स#
| फ़ील्ड | मूल्य |
|---|---|
model | एक सक्षम एम्बेडिंग मॉडल आईडी। |
input | एक गैर-खाली स्ट्रिंग या अधिकतम 128 गैर-खाली स्ट्रिंग्स की एक ऐरे। |
encoding_format | float या base64. |
dimensions | वैकल्पिक पूर्णांक 1 से 65536 तक; चयनित मॉडल को इसका समर्थन करना चाहिए। |
वेक्टर पढ़ें#
पढ़ें data ऐरे और प्रत्येक परिणाम का उपयोग करें index इसे इनपुट से मेल खाने के लिए इसकी एम्बेडिंग से। अपने दस्तावेज़ों और खोज क्वेरीज़ को एम्बेड करते समय एक ही मॉडल और आयाम रखें। परिणाम में प्रदाता द्वारा रिपोर्ट की गई usage.
सीमाओं के भीतर बैच करें#
संयुक्त इनपुट टेक्स्ट 256 KiB तक सीमित है। प्रतिक्रियाएं सिंक्रोनस हैं और 2 MiB तक सीमित हैं, इसलिए बड़े वेक्टर या बैच प्रतिक्रिया सीमा को पार कर सकते हैं। बैच का आकार कम करें या समर्थित छोटे आयामों का उपयोग करें। टोकन-आईडी ऐरे स्वीकार नहीं किए जाते।
प्रमाणीकरण और उपलब्धता#
एक अनुमोदित OAuth एक्सेस टोकन API कुंजी को प्रतिस्थापित कर सकता है। खाता-वित्त पोषित अनुरोधों के लिए surcharge और एक स्वीकृत योजना की आवश्यकता होती है। मॉडल और प्रदाता प्रतिबंध अभी भी लागू होते हैं। यदि मॉडल एम्बेडिंग के लिए सक्षम नहीं है, तो एक उपलब्ध एम्बेडिंग मॉडल चुनें; क्रेडेंशियल बदलने से मॉडल सक्षम नहीं होगा।
उपयोग#
एम्बेडिंग इनपुट टोकन का उपभोग करती हैं। एक बड़ा बैच चलाने से पहले मॉडल की कीमत की जांच करें और कंसोल उपयोग गतिविधि की समीक्षा करने के लिए। पुनः प्रयास करने से पहले सत्यापन, प्राधिकरण और उपलब्धता त्रुटियों को संभालें।
अंतिम अपडेट सितम्बर 15, 2026