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OpenAi 嵌入使用第一代型号（不推荐）

所有第一代型号（以 -001 结尾的型号）都使用 GPT-3 标记器，最大输入为 2046 个令牌。

第一代嵌入由五个不同的模型系列生成，这些模型系列针对三个不同的任务进行了优化：文本搜索、文本相似性和代码搜索。搜索模型成对出现：一个用于短查询，一个用于长文档。每个系列包括多达四种型号，具有不同的质量和速度：

达芬奇是最有能力的，但比其他型号更慢、更昂贵。Ada 的能力最差，但速度更快，更便宜。

相似性模型最擅长捕获文本片段之间的语义相似性。

使用案例	可用型号
聚类、回归、异常检测、可视化	`text-similarity-ada-001` `text-similarity-babbage-001` `text-similarity-curie-001` `text-similarity-davinci-001`

文本搜索模型有助于衡量哪些长文档与短搜索查询最相关。使用两种模型：一种用于嵌入搜索查询，另一种用于嵌入要排名的文档。最接近查询嵌入的文档嵌入应该是最相关的。

使用案例	可用型号
搜索、上下文相关性、信息检索	`text-search-ada-doc-001` `text-search-ada-query-001` `text-search-babbage-doc-001` `text-search-babbage-query-001` `text-search-curie-doc-001` `text-search-curie-query-001` `text-search-davinci-doc-001` `text-search-davinci-query-001`

与搜索嵌入类似，有两种类型：一种用于嵌入自然语言搜索查询，另一种用于嵌入要检索的代码片段。

使用案例	可用型号
代码搜索和相关性	`code-search-ada-code-001` `code-search-ada-text-001` `code-search-babbage-code-001` `code-search-babbage-text-001`

对于文本嵌入（不是，也不是代码嵌入），我们建议将输入中的换行符（）替换为单个空格，因为当存在换行符时，我们看到的结果更差。-001-002\n