벡터 생성
input 필드는 하나의 항목 또는 배치를 허용합니다. 각 입력의 위치를 유지하여 응답 인덱스가 원본 문서와 매핑되도록 하세요.
명시적인 마이그레이션 계획 없이 서로 다른 모델이나 차원에서 생성한 벡터를 하나의 인덱스에 섞지 마세요.
임베딩 요청
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"
}'인덱싱
- 인덱싱과 검색에 같은 방식으로 텍스트를 정규화하세요.
- 각 인덱스에 모델 ID와 차원을 함께 보관하세요.
- 긴 문서는 임베딩하기 전에 의미 있는 청크로 나누세요.
검색 및 평가
코사인 유사도 또는 벡터 엔진에서 요구하는 지표를 사용한 다음, 선택적으로 소규모 후보 집합에 재순위화를 적용하세요.
실제 쿼리에서 품질을 정기적으로 평가하세요. 수치상 유사도가 높다고 유용한 사용자 답변이 보장되지는 않습니다.