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使用ガイド

AiHubMixエンベディングモデルは、テキストや文書コンテンツを検索可能なベクトルデータに効率的に変換し、RAG Q&Aシステムやインテリジェント顧客サポートで広く使用されています。プレーンテキストでも完全な文書でも、1回の呼び出しでエンベディングを生成して、セマンティック処理を大幅に改善できます。 
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="sk-***", # AIHUBMIXダッシュボードで生成したキーに置き換える
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

response = client.embeddings.create(
    input="ここにテキスト文字列を入力",
    model="gemini-embedding-001"
)

print(response.data[0].embedding)

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利用可能なモデル

  • gemini-embedding-001
  • gemini-embedding-exp-03-07
  • text-embedding-3-large
  • text-embedding-3-small
  • text-embedding-ada-002
  • jina-embeddings-v4
  • jina-embeddings-v3
  • jina-embeddings-v2-base-code
  • text-embedding-v4
  • Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
  • doubao-embedding-large-text-240915
  • doubao-embedding-text-240715