Azure OpenAI Embedding モデルを利用し最も関連性の高いドキュメントを見つける方法 - Qiita
3. Embedding って何？ それでは、Embedding を使っていきたいのですが、そもそも Embedding とは何かを分からなければ、どう使ったら良いかも分からないので、Embedding について簡単な概念だけでも抑えておきたいと思います。 結論から言うと、高校時代に習ったベクトルの考え方を利用します。 高校時代に習ったベクトルでは、２つの矢印を比べて、同じ方向に線が向いていて、同じ長さならば、それらは同じベクトルと習いました。この方法を利用して、長さと向きができる限り近いベクトルを探し出せば、それが一番似ているということになります。下の図では青い線は全く同じベクトルですが、このベクトルに一番近いベクトル「①」を探し出せれば、それが一番近い内容になります。 実際に Embedding の、text-embedding-ada-002 モデルに対して、自然言語の文字列を渡すと
JJUG CCC 2023 で使用した OpenAI for Java サンプルコード - Qiita
Azure OpenAI API Java SDK について Microsoft が提供する OpenAI 接続用 Java ライブラリを説明しています。 Azure OpenAI クライアント ライブラリ for Java - バージョン 1.0.0-beta.1 こちらをご利用頂くには、下記のライブラリを追加していただく事でご利用いただけます。また、Azure OpenAI だけでなく、OpenAI への接続にもご利用いただけます。 <dependency> <groupId>com.azure</groupId> <artifactId>azure-ai-openai</artifactId> <version>1.0.0-beta.2</version> </dependency> また、より大きなアプリやプラグインを作成するために「Semantic Kernel for Java
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