openAI embedding模型调用方法
时间: 2025-04-19 14:41:49 浏览: 29
### 如何调用OpenAI Embedding API
为了调用OpenAI的Embedding API,开发者需遵循特定的方法来发送请求并接收响应。此过程涉及设置API密钥、构建请求体以及解析返回的数据。
#### 设置环境变量
首先,确保设置了`OPENAI_API_KEY`环境变量以便于安全地传递认证信息给API服务器[^4]。
```bash
export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'
```
#### 发送HTTP POST 请求至 Embedding Endpoint
接着,通过向指定端点提交POST请求的方式发起调用。该URL通常形如`https://api.openai.com/v1/embeddings`。请求头应包含授权令牌,而主体则携带待嵌入转换的文字内容和其他参数配置。
##### Python 示例代码
下面是一段Python脚本用于演示如何利用requests库执行上述操作:
```python
import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # 加载 .env 文件中的环境变量
url = "https://api.openai.com/v1/embeddings"
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': f'Bearer {os.getenv("OPENAI_API_KEY")}'
}
data = {
"input": ["Sample text to be embedded"],
"model": "text-embedding-ada-002" # 模型名称可以根据实际需求更改
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
embedding_result = response.json()
print(embedding_result['data'][0]['embedding'])
else:
print(f"Error occurred: {response.text}")
```
这段程序展示了怎样构造一个有效的API请求,并处理可能遇到的成功或失败情况。值得注意的是,在这里选择了名为"text-embedding-ada-002" 的预训练模型来进行文本到数值表示形式之间的映射工作。
#### 解析响应数据
成功收到回复后,可以从JSON格式的结果集中提取所需的嵌入向量列表。这些高维空间里的坐标能够捕捉输入字符串间的语义相似度关系,从而支持后续诸如检索、分类等多种自然语言处理任务的应用场景开发[^5]。
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