Python Embeddings

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-xxx", base_url="https://api.crazyrouter.com/v1")

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input="Crazyrouter는 AI 모델 게이트웨이입니다"
)

embedding = response.data[0].embedding
print(f"차원: {len(embedding)}")

texts = [
    "인공지능의 발전 역사",
    "머신러닝과 딥러닝의 차이",
    "자연어 처리의 응용 사례"
]

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input=texts
)

for i, item in enumerate(response.data):
    print(f"텍스트 {i}: 차원 {len(item.embedding)}")

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input="테스트 텍스트",
    dimensions=256  # 256차원으로 축소
)

print(f"차원: {len(response.data[0].embedding)}")  # 256

import numpy as np

def cosine_similarity(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input=["고양이는 반려동물의 일종이다", "개도 흔한 반려동물이다", "양자역학은 물리학의 한 분야이다"]
)

vectors = [item.embedding for item in response.data]

print(f"고양이 vs 개: {cosine_similarity(vectors[0], vectors[1]):.4f}")
print(f"고양이 vs 양자역학: {cosine_similarity(vectors[0], vectors[2]):.4f}")