Crea vectores
El campo input acepta un elemento o un lote. Conserva la posición de cada entrada: el índice de respuesta debe corresponder al documento fuente.
No mezcles en un índice vectores de modelos o dimensiones distintos sin un plan de migración explícito.
Solicitud de embeddings
bash
curl --request POST https://cicora.ai/api/v1/embeddings \
--header "Authorization: Bearer $CICORA_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "openai/text-embedding-3-small",
"input": ["First support note", "Second support note"],
"encoding_format": "float"
}'Indexación
- Normaliza el texto del mismo modo para indexación y búsqueda.
- Guarda el ID y la dimensión del modelo con cada índice.
- Divide documentos largos en fragmentos significativos antes de crear embeddings.
Búsqueda y evaluación
Usa similitud coseno o la métrica requerida por tu motor vectorial y, opcionalmente, aplica una reclasificación a un conjunto pequeño de candidatos.
Evalúa periódicamente la calidad con consultas reales. Una similitud numérica alta no garantiza una respuesta útil.