Gömme (embedding) vektörü üret

OpenAI POST /v1/embeddings ile uyumlu. input alanı tek metin ya da metin dizisi olabilir; maskeleme açıkken metinde tespit edilen kişisel alanlar vektör hesaplanmadan önce yer tutuculara dönüştürülür. Yani dönen vektör, maskeli metnin vektörüdür.

Bunun iki pratik sonucu vardır ve ikisi de baştan bilinmelidir:

Aynı belge her zaman aynı vektörü üretir. Yer tutucular bu uçta deterministiktir (<PERSON_1>), böylece belgeyi yeniden gömdüğünüzde indeksinizdeki vektör tutar.
Maskelenen varlıklar birbirinden ayırt edilmez. Yalnız kişi adında farklı olan iki belge aynı vektörü üretir (ölçüldü: benzerlik 1,000); kişi adıyla sorgu ikisine de aynı puanı verir. Arama hata vermez, yanlış kişinin belgesini eşit olasılıkla döndürür. Konu bazlı arama etkilenmez. İndeksleme ve sorgulama aynı yoldan geçmelidir.

Önceden token’lanmış girdi (token id dizisi) metin olmadığı için maskelenemez ve fail-closed 415 ile reddedilir.

POST/v1/embeddings

Request body

requiredapplication/json

modelstringrequired

Gömme modeli kimliği (panelde tanımlı).

inputstring | string[]required

Vektörü hesaplanacak metin ya da metin dizisi. Token id dizisi gönderilemez (maskelenemediği için 415 ile reddedilir).

Show properties

One of:

string

string

string[]

Array of string

string

dimensionsinteger

Modelin desteklediği durumda çıktı vektör boyutu.

min 1

encoding_formatstring

default: "float"

Allowed:floatbase64

Responses

200Vektör listesi

objectstring

modelstring

dataobject[]

Show properties

Array of object

objectstring

indexinteger

embeddingnumber[] | string<byte>

`encoding_format` varsayılan (`float`) ise sayı dizisi; `base64` istenirse base64 kodlanmış DİZE döner. İstemciniz iki biçimi de karşılayabilmelidir.

Show properties

One of:

number[]

Array of number

number

string<byte>

string<byte>

usageobject

Show properties

prompt_tokensinteger

total_tokensinteger

401Eksik veya geçersiz sanal anahtar

errorobject

Show properties

messagestring

typestring

413Girdi maskeleme sınırını aşıyor. İstek modele iletilmez; metni bölüp yeniden gönderin.

errorobject

Show properties

messagestring

typestring

415Girdi önceden token'lanmış (token id dizisi). Metin olmadığı için maskelenemez; istek **fail-closed** olarak sağlayıcıya iletilmez. Metin göndererek tekrar deneyin.

errorobject

Show properties

messagestring

typestring

429Kota/oran limiti aşıldı

errorobject

Show properties

messagestring

typestring

502Maskeleme adımı çalıştırılamadı. İstek **fail-closed** olarak sağlayıcıya iletilmez; "maskesiz de olsa gönder" seçeneği yoktur.

errorobject

Show properties

messagestring

typestring

Request

import requests

response = requests.post(
    "https://gw-tr.gurubase.io/v1/embeddings",
    headers={
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
  "model": "text-embedding-3-small",
  "input": "string",
  "dimensions": 0,
  "encoding_format": "float"
},
)

curl -X POST "https://gw-tr.gurubase.io/v1/embeddings" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "text-embedding-3-small",
  "input": "string",
  "dimensions": 0,
  "encoding_format": "float"
}'

const response = await fetch("https://gw-tr.gurubase.io/v1/embeddings", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "text-embedding-3-small",
  "input": "string",
  "dimensions": 0,
  "encoding_format": "float"
})
});

Response

{
  "object": "list",
  "model": "text-embedding-3-small",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        0
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 0,
    "total_tokens": 0
  }
}