GetEmbedding

(Hole Einbettung): Gibt eine Vektordarstellung als Containerdaten für Eingabetext unter Verwendung eines Einbettungsmodells zurück.

Format

GetEmbedding ( Konto ; Modell ; Text )

Parameter

Konto – das KI-Konto, das diese Funktion verwenden soll. Verwenden Sie in der aktuellen Datei den Scriptschritt „KI-Konto konfigurieren“, um das Konto einzurichten und ihm diesen Namen zuzuweisen, bevor diese Funktion verwendet wird.

Modell – der Name des Modells zur Generierung von Einbettungsvektoren. Geben Sie den Modellnamen als Textausdruck an, der beim Modellanbieter verfügbar ist.

Text – ein beliebiger Textausdruck, der an das Modell zur Konvertierung in Einbettungsvektoren gesendet wird.

Zurückgegebener Datentyp

Container

Ursprung in Version

21.0

Beschreibung

Ähnlich wie bei dem Scriptschritt „Einbettung einfügen“ holt diese Funktion Einbettungsvektoren für den angegebenen Text unter Verwendung eines KI-Kontos und -Modells. Diese Funktion gibt die Einbettungsvektoren jedoch nur als Containerdaten zurück, die kleiner sein können als bei der Speicherung als Text und die Leistung bei der weiteren Verarbeitung mit den Einbettungsvektoren verbessern können.

Wenn derzeit kein KI-Konto konfiguriert ist, gibt diese Funktion „?“ zurück, und die Funktion EvaluationError liefert den Fehlercode 877 („Kann kein KI-Konto finden“).

Beispiel 1

Konfiguriert ein KI-Konto, wechselt zum Layout „Meetingdetails“ und setzt dann den Wert des Containerfelds „Meetings::Notiz_Einbettung“ im aktuellen Datensatz auf die binären Einbettungsvektordaten für den Text „Claris“.

Kopieren

KI-Konto konfigurieren [ Kontoname: "mein-Konto" ; Modellanbieter:: OpenAI ; API-Schlüssel: "sk-RZCtpWT..." ]
Gehe zu Layout [ "Meetingdetails" (Meetings) ; Animation: Keine ]

Feldwert setzen [ Meetings::Notiz_Einbettung ; GetEmbedding ( "mein-Konto" ; "text-einbettung-3-klein" ; "Claris" ) ]

Beispiel 2

Konfiguriert ein KI-Konto, wechselt zum Layout „Meetingdetails“ und fordert den Benutzer auf, Text einzugeben, der mit dem Feld „Notiz“ im aktuellen Datensatz verglichen werden soll. Als Nächstes ruft er die Einbettungsvektoren für die Eingabe ab und speichert sie in einer Variablen als Containerdaten. Dasselbe geschieht mit dem Text im Feld „Meetings::Notiz“. Zeigt dann die Cosinus-Ähnlichkeit der Einbettungsvektoren in den beiden Variablen an.