OpenAI兼容-Embedding API

OpenAI兼容-Embedding API提供文本向量化服务,支持将文本转换为高维向量,便于进行文本相似度计算、聚类等任务。

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文本向量获取

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输入参数

文本向量结果

点击"获取文本向量"按钮开始处理
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Token数量: --

功能示例

科技新闻分类

输入文本:

新一代人工智能模型在医疗影像识别领域取得突破

使用模型:

text-embedding-v3

向量用途:

可用于将该新闻自动分类到科技领域,与其他科技类新闻进行相似度匹配

产品评论情感分析

输入文本:

这款手机续航能力超强,充电半小时能用一整天

使用模型:

text-embedding-v3

向量用途:

可用于计算与正负面评论样本的相似度,辅助判断该评论的情感倾向为积极

学术论文相似度比较

输入文本:

本文提出一种基于深度学习的自然语言处理模型

使用模型:

text-embedding-v3

向量用途:

可用于与已有学术论文的向量进行余弦相似度计算,快速找到研究方向相近的参考文献

用户查询意图识别

输入文本:

附近有哪些24小时营业的咖啡店,最好能提供免费WiFi

使用模型:

text-embedding-v3

向量用途:

可用于将查询意图分类为"本地生活服务-餐饮",辅助搜索引擎精准返回相关商家信息

客户反馈聚类分析

输入文本:

希望软件增加夜间模式功能,建议添加深色主题

使用模型:

text-embedding-v3

向量用途:

可用于将多条反馈聚为一类,识别出用户对"夜间模式/深色主题"的集中需求

法律文档检索匹配

输入文本:

当事人一方不履行合同义务或者履行合同义务不符合约定的

使用模型:

text-embedding-v3

向量用途:

可用于检索法律数据库中相似条款的案例,辅助律师快速定位相关法律依据

使用场景

智能搜索引擎

将用户查询和网页内容向量化,实现语义级别的搜索匹配,提升搜索结果相关性。

智能客服系统

分析用户问题向量与知识库问题相似度,自动匹配最佳答案,提升客服响应效率。

内容自动分类

将文章、评论等内容向量化后进行聚类分析,实现自动化内容分类和标签生成。

用户行为分析

将用户评论、反馈向量化,分析用户需求和情感倾向,辅助产品迭代决策。

学术研究辅助

对学术论文进行向量化处理,实现论文相似度比较和相关研究快速检索。

商品推荐系统

分析商品描述和用户评价向量,实现基于内容的商品相似度推荐。

价格信息

价格由API服务商设定,请到服务商官网查看详细定价信息

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常见问题