Находить по смыслу, а не только по словам.
Text Embedding 3 — семейство моделей для преобразования текста в векторы. Такие векторы используются в семантическом поиске и базах знаний.
Найти фрагменты, близкие по смыслу к вопросу.
Подготовить контекст для ответов текстовой модели.
Подбирать похожие заметки, товары или обращения.
В январе 2024 года OpenAI представила третье поколение embedding-моделей. Embeddings не пишут ответы пользователю: они помогают системе найти нужную информацию. Поэтому для них нужен отдельный API-контракт и хранилище векторов; этот этап ещё не включён в шлюз НейроВаси.
Источник разработчика ↗Пример описывает сценарий. Подключение этого инструмента пока не выполнено.
Этот инструмент принимает текст и возвращает числовой вектор. Для проверки качества нужен набор поисковых вопросов и документов.
Качество поиска зависит также от разбиения документов, индекса и проверки релевантности.
Документацияembeddings