당신은 컴퓨터 전문가입니다. OpenAI의 API를 사용하여 일괄 임베딩을 어떻게 사용할 수 있을까요?

response = requests.post(
    https://api.openai.com/v1/embeddings,
    json={
        model: text-embedding-ada-002,
        input: [text:이것은 테스트입니다, text:이것은 다른 테스트입니다, text:이것은 세 번째 테스트입니다, text:이것은 네 번째 테스트입니다, text:이것은 다섯 번째 테스트입니다, text:이것은 여섯 번째 테스트입니다, text:이것은 일곱 번째 테스트입니다, text:이것은 여덟 번째 테스트입니다, text:이것은 아홉 번째 테스트입니다, text:이것은 열 번째 테스트입니다, text:이것은 열한 번째 테스트입니다, text:이것은 열두 번째 테스트입니다, text:이것은 열세 번째 테스트입니다, text:이것은 열네 번째 테스트입니다, text:이것은 열다섯 번째 테스트입니다, text:이것은 열여섯 번째 테스트입니다, text:이것은 열일곱 번째 테스트입니다, text:이것은 열여덟 번째 테스트입니다, text:이것은 열아홉 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 하나 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 둘 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 셋 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 넷 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 다섯 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 여섯 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 일곱 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 여덟 번째 테스트입니다, text:이것은 스물 아홉 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 하나 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 둘 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 셋 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 넷 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 다섯 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 여섯 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 일곱 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 여덟 번째 테스트입니다, text:이것은 서른 아홉 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 하나 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 둘 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 셋 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 넷 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 다섯 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 여섯 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 일곱 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 여덟 번째 테스트입니다, text:이것은 마흔 아홉 번째 테스트입니다, text:이것은 다섯십 번째 테스트입니다, text:이것은 다섯십 하나 번째 테스트입니다, text:이것은 다섯십 둘 번째 테스트입니다, text:이것은 다섯십 셋 번째 테스트입니다],
    },
    headers={
        Authorization: fBearer {key}
    }
)

첫 번째 테스트에서는 하나씩 많은 요청을 했고, 두 번째 테스트에서는 목록을 보냈습니다. 병렬로 개별 요청을 보내는 것이 좋을까요? 도움이 될까요? 감사합니다!

답변 1

OpenAi의 Create Embeddings API에 따르면, 다음을 수행할 수 있어야합니다:

단일 요청에서 여러 입력의 임베딩을 가져오려면 문자열 배열 또는 토큰 배열의 배열을 전달하십시오. 각 입력은 8192 토큰을 초과해서는 않됩니다.

https://beta.openai.com/docs/api-reference/embeddings/create

답변 2

배치 임베딩(Batch Embeddings)은 OpenAI의 API를 사용하여 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 강력한 기능입니다. 배치 임베딩은 한 번에 여러 개의 문장을 처리하여 문장 수준의 임베딩 벡터를 생성합니다. 이를 통해 효율적인 자연어 처리 및 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.
OpenAI의 API를 활용하여 배치 임베딩을 사용하는 방법은 다음과 같습니다:
1. OpenAI API 접근: OpenAI API에 접근하기 위해 OpenAI 계정을 생성하고 API 키를 발급받아야 합니다. API 키는 개발 프로젝트에서 OpenAI API를 사용하는 데 필요한 인증 수단입니다.
2. API 호출: OpenAI API를 호출하여 배치 임베딩을 생성할 수 있습니다. 이를 위해 자연어 처리를 원하는 문장들을 API 요청에 포함시키고, 요청에 대한 응답을 받아옵니다.
3. 요청 매개 변수 설정: API 요청 시 필요한 매개 변수를 설정해야 합니다. 배치 임베딩 작업에서 중요한 매개 변수는 texts로, 처리하려는 문장들을 포함하는 배열입니다. 원하는 언어로 문장을 작성하고, 배열 형태로 매개 변수에 전달합니다.
4. API 응답 처리: OpenAI API는 배치 처리된 문장에 대한 응답으로 임베딩 벡터를 반환합니다. 이 벡터는 각 문장의 의미와 구조를 나타내며, 다른 자연어 작업에 활용될 수 있습니다. 응답을 적절히 처리하여 자신의 프로젝트에 통합하면 됩니다.
배치 임베딩은 문장 수준의 특성을 파악하고 처리할 수 있는 강력한 방법입니다. 이를 통해 기계 번역, 감정 분석, 유사 문장 검색 등 다양한 자연어 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. OpenAI API를 사용하여 배치 임베딩을 쉽게 구현할 수 있으므로, 개발자들은 다양한 자연어 처리 프로젝트에 이 기능을 활용할 수 있습니다.
배치 임베딩의 활용은 자연어 처리 작업을 더욱 효율적이고 정확하게 만들어줍니다. OpenAI의 API를 사용하여 배치 임베딩을 구현하는 방법을 학습하고 응용해 보세요. 이를 통해 다양한 언어 작업을 수행하는 자신만의 프로그램을 개발할 수 있을 것입니다.