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사용 가이드

AiHubMix 임베딩 모델은 텍스트나 문서 콘텐츠를 검색 가능한 벡터 데이터로 효율적으로 변환하며, RAG Q&A 시스템과 지능형 고객 지원에서 널리 사용됩니다. 일반 텍스트든 전체 문서든, 단일 호출로 임베딩을 생성하여 의미 처리를 크게 개선할 수 있습니다. 
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="sk-***", # AIHUBMIX 대시보드에서 생성한 키로 교체
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

response = client.embeddings.create(
    input="여기에 텍스트 문자열이 들어갑니다",
    model="gemini-embedding-001"
)

print(response.data[0].embedding)

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사용 가능한 모델

  • 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