Embeddings(OpenAI API)

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エンベッディングとは？

OpenAIのテキスト埋め込みは、テキスト文字列の関連性を測定するものです。エンベッディングは、以下のような用途によく使われます。

検索（クエリ文字列との関連性で結果がランク付けされます。）

クラスタリング（テキスト文字列を類似性でグループ化すること）

レコメンド（関連する文字列を持つアイテムが推奨されるところ）

異常値検出（関連性の低い異常値を特定するもの）

多様性測定（類似性分布の分析を行う。）

分類（テキスト文字列を最も類似したラベルで分類する。）

エンベッディングは、浮動小数点数のベクトル（リスト）である。2つのベクトル間の距離は、それらの関連性を測定します。距離が小さいと関連性が高く、距離が大きいと関連性が低いことを示唆します。

エンベッディングの価格については、価格ページをご覧ください。リクエストは、送信された入力のトークンの数に基づいて請求されます。

テキストを結合したものを符号化して「single vector embbeding」にする、と言うてる

それをembbedingと呼んでいる

embbedingとvector embbedingとtext embbedingの違いはまだよくわかってないけど