Embeddings

Criar vetores

O campo input aceita um item ou um lote. Conserve a posição de cada entrada: um índice de resposta tem de corresponder ao documento de origem.

Não misture no mesmo índice vetores produzidos por modelos ou dimensões diferentes sem um plano explícito de migração.

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"
  }'

Indexação

• Normalize o texto da mesma forma para indexação e pesquisa.
• Guarde o ID e a dimensão do modelo com cada índice.
• Divida documentos longos em segmentos significativos antes de criar embeddings.

Pesquisa e avaliação

Use semelhança do cosseno ou a métrica exigida pelo seu motor vetorial e, opcionalmente, aplique reordenação a um pequeno conjunto de candidatos.

Avalie regularmente a qualidade em consultas reais. Uma semelhança numérica elevada não garante uma resposta útil para o utilizador.