OpenAI Text Embedding 3 Large
Text Embedding 3 Large erzeugt hochwertige Text-Embeddings für Suche, Clustering und Empfehlungen.
What is Text Embedding 3 Large?
Text Embedding 3 Large von OpenAI kodiert Text in dichte Vektoren für Retrieval und Analysen. Ideal für RAG-Pipelines, semantische Suche, Empfehlungen und Themenerkennung über mehrere Sprachen hinweg. Optimiert für Qualität und Latenz, damit es auf große Korpora skaliert.
Technical Specifications
8.191 Token
3072-dimensionaler Vektor
2024
Active
Capabilities
Benchmark Scores
Pros & Cons
Pros
- Starke Retrieval-Qualität
- Schnelle Inferenz und kompakte Vektoren
- Funktioniert über mehrere Sprachen
Cons
- Kein generatives Modell
- Erfordert gutes Chunking zur Driftvermeidung
- Qualität hängt von Downstream-Indexeinstellungen ab
Features
Semantische Suche
Kodiert Anfragen und Dokumente in denselben Vektorraum.
Multi-Task
Ein einziges Embedding für Suche, Empfehlungen und Clustering.
Skalierbar
Geringe Latenz und kompakte Vektoren für große Korpora.
Use Cases
RAG-Indexierung
Wissensbasen einbetten für präzises Retrieval-Augmented Generation.
Empfehlungen
Ähnliche Inhalte clustern und relevante Ergebnisse ausspielen.
Analysen
Themen, Intentionen und Anomalien in Textströmen erkennen.