Azure OpenAI - テキスト埋め込み生成アクション
Generate text embeddingアクションを使用すると、テキストデータを数値ベクトルとして表現できます。 このアクションでは、ディープニューラルネットワークを使用して大量のテキストデータ内のパターンを学習し、テキストの意味とコンテキストを捉えたベクトル表現を生成します。 これらのベクトルは、感情分析、テキスト分類、テキスト類似度など、さまざまな自然言語処理タスクに使用されます。 テキスト埋め込みの生成は、他の機械学習タスクの前に行う一般的な予備ステップです。 詳細については、OpenAIドキュメントを参照してください。
テキスト埋め込み生成アクション
入力
| 入力フィールド | 説明 |
|---|---|
| デプロイメントID | 使用するモデルのデプロイメントIDを入力します。 デプロイメントIDはAzure AI Studio > Deploymentで確認できます。 |
| 入力 | 埋め込みを取得するテキストを入力します。 入力は8192トークン（約6000語）を超えてはなりません。 |
| ユーザー | エンドユーザーを表す一意の識別子を入力します。 これにより、OpenAIは不正使用を監視および検出できます。 |
出力
| 出力フィールド | 説明 |
|---|---|
| オブジェクト | データ値のオブジェクトタイプ。 これは通常、単一の値を含むリストです。 |
| モデル | テキスト埋め込みに使用されるモデル。 |
| 埋め込み | 入力したテキストの埋め込みスコアを含むリスト。 これは通常、別の機械学習モデルと組み合わせて使用されます。 入力の配列を指定すると、埋め込みの配列が返されます。 |
| プロンプトトークン | プロンプトで使用されたトークンの数。 |
| 合計トークン | プロンプトと応答で使用されたトークンの合計数。 |
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