OpenAI Text Embedding 3 Large
OpenAI'nin En Güçlü Embedding Modeli. 3072 boyutlu vektörlerle yüksek doğruluk ve performans.
Text Embedding 3 Large Nedir?
Text Embedding 3 Large, OpenAI'nin en gelişmiş ve en güçlü metin gömme (text embedding) modelidir. Model, metinleri 3072 boyutlu yüksek kaliteli vektörlere dönüştürerek semantik anlamlarını sayısal formatta temsil eder. Bu vektörler, benzerlik araması, sınıflandırma, kümeleme ve RAG (Retrieval Augmented Generation) gibi gelişmiş AI uygulamaları için kritik öneme sahiptir. Text Embedding 3 Large, önceki nesil modellerden (ada-002) %30 daha yüksek doğruluk oranına sahiptir. Aynı zamanda daha düşük maliyetle çalışır ve 100+ dili destekler. Semantik arama motorları, chatbot bellek sistemleri, öneri sistemleri, doküman sınıflandırma, duplicate detection ve RAG uygulamaları için sektör standardı haline gelmiştir.
Teknik Özellikler
8,191 token
3072 boyutlu vektör
2024
Aktif
Yetenekler
Benchmark Skorları
Avantajlar & Dezavantajlar
Avantajlar
- Sektörün en iyi embedding doğruluğu
- 3072 boyutlu zengin vektörler
- 100+ dilde mükemmel destek
- Düşük maliyet
- Hızlı işleme
- Ölçeklenebilir boyut seçenekleri
Dezavantajlar
- Yüksek boyut daha fazla depolama gerektirir
- API'ye bağımlı (self-hosted yok)
- Gerçek zamanlı stream desteği sınırlı
Özellikler
Yüksek Doğruluk
Ada-002'den %30 daha iyi performans.
3072 Boyutlu Vektörler
Zengin semantik bilgi içeren yüksek boyutlu temsiller.
Çok Dilli Destek
100+ dilde mükemmel embedding kalitesi.
Düşük Maliyet
Önceki modellere göre daha uygun fiyatlı.
Hızlı İşleme
Yüksek throughput ile saniyede binlerce embedding.
Ölçeklenebilir
İhtiyaca göre 256-3072 arası boyut seçimi.
Kullanım Alanları
Semantik Arama
Doğal dil ile akıllı belge ve bilgi arama.
RAG Sistemleri
Chatbot'lar için bağlamsal bilgi erişimi.
Öneri Sistemleri
İçerik ve ürün önerileri için benzerlik analizi.
Doküman Sınıflandırma
Otomatik kategorizasyon ve etiketleme.
Duplicate Detection
Benzer veya tekrar eden içerikleri bulma.
Örnek Kod
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
# Tek metin için embedding
response = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-large",
input="Veni AI, yapay zeka çözümleri sunan bir platformdur."
)
embedding = response.data[0].embedding
print(f"Boyut: {len(embedding)}") # 3072
# Birden fazla metin için batch embedding
texts = [
"İlk doküman",
"İkinci doküman",
"Üçüncü doküman"
]
response = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-large",
input=texts
)
embeddings = [data.embedding for data in response.data]
print(f"Toplam embedding: {len(embeddings)}")
# Boyut küçültme (opsiyonel)
response = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-large",
input="Metin",
dimensions=1024 # 3072 yerine 1024 boyut
)
print(f"Küçültülmüş boyut: {len(response.data[0].embedding)}")