Veni AI

OpenAI Text Embedding 3 Large

ينتج Text Embedding 3 Large تضمينات نصية عالية الجودة للبحث والتجميع والتوصيات.

Try Now
SCROLL
01

What is Text Embedding 3 Large?

Text Embedding 3 Large من OpenAI يرمّز النص إلى متجهات كثيفة للاسترجاع والتحليلات. استخدمه في خطوط RAG والبحث الدلالي والتوصيات واكتشاف الموضوعات عبر اللغات. محسّن للجودة والزمن للاستجابة ليتوافق مع المجموعات الضخمة.

02

Technical Specifications

Context Window

8191 رمز

Max Output

متجه بأبعاد 3072

Training Cutoff

2024

Active

Active

03

Capabilities

تضمينات نصية عالية الجودة للبحث والتجميع
يدعم المدخلات متعددة اللغات
محسّن لزمن الاسترجاع الدلالي
04

Benchmark Scores

MTEB Average
64.6%
Dimension
3072
Max Input
8191
Accuracy vs Ada-002
+30%
Languages
100+
Cost Efficiency
95%
05

Pros & Cons

Pros

  • جودة استرجاع قوية
  • استدلال سريع ومتجهات صغيرة
  • يعمل عبر لغات متعددة

Cons

  • ليس نموذجاً توليدياً
  • يحتاج تقسيم نص جيد لتجنب الانحراف
  • تعتمد الجودة على إعدادات الفهرس اللاحقة
06

Features

01

البحث الدلالي

ترميز الاستعلامات والمستندات ضمن نفس فضاء المتجهات.

02

مهام متعددة

استخدام تضمين واحد للبحث والتوصيات والتجميع.

03

قابلية التوسّع

زمن استجابة منخفض ومتجهات صغيرة للمجموعات الكبيرة.

07

Use Cases

01

فهرسة RAG

تضمين قواعد المعرفة لاسترجاع محسّن مع التوليد.

02

التوصيات

تجميع العناصر المتشابهة وعرض المحتوى المناسب.

03

التحليلات

اكتشاف الموضوعات والنوايا والشذوذ عبر تدفقات النص.

09

FAQ

10

Related Models