OpenAI Text Embedding 3 Large
Text Embedding 3 Large genera embedding testuali di alta qualità per ricerca, clustering e raccomandazioni.
What is Text Embedding 3 Large?
Text Embedding 3 Large di OpenAI codifica il testo in vettori densi per recupero e analisi. Usalo per pipeline RAG, ricerca semantica, raccomandazioni e rilevamento di argomenti in più lingue. Ottimizzato per qualità e latenza, scala con corpora di grandi dimensioni.
Technical Specifications
8.191 token
Vettore di dimensione 3072
2024
Active
Capabilities
Benchmark Scores
Pros & Cons
Pros
- Ottima qualità di recupero
- Inferenza rapida e vettori compatti
- Funziona in più lingue
Cons
- Non è un modello generativo
- Richiede un buon chunking per evitare deriva
- La qualità dipende dalla configurazione dell’indice downstream
Features
Ricerca semantica
Codifica query e documenti nello stesso spazio vettoriale.
Multi-task
Usa un unico embedding per ricerca, raccomandazioni e clustering.
Scalabilità
Bassa latenza e vettori compatti per corpora estesi.
Use Cases
Indicizzazione RAG
Esegui embedding di knowledge base per un recupero accurato nelle pipeline di generazione aumentata.
Raccomandazioni
Raggruppa elementi simili e mostra contenuti pertinenti.
Analisi
Rileva argomenti, intenti e anomalie nei flussi testuali.