آشنایی با مدل‌های امبدینگ OpenAI و کاربردهای آن

زمان مطالعه: 6 دقیقه

Embedding‌ها ابزار کلیدی در پردازش زبان طبیعی هستند که متن را به وکتورهای عددی تبدیل می‌کنند تا ماشین‌ها بتوانند معنای آن را درک کنند. مدل‌های امبدینگ Open AI می‌توانند در جستجوی معنایی، تحلیل داده‌های متنی، سیستم‌های توصیه‌گر و خوشه‌بندی داده‌ها کاربرد داشته باشند.

این مقاله از بلاگ آسا به شما کمک می‌کند تا با Open AI Embedding Models آشنا شوید و یاد بگیرید چگونه از آن‌ها در پروژه‌های واقعی استفاده کنید. مطالب شامل معرفی مدل‌ها، مقایسه ویژگی‌ها، نمونه کد برای تولید embedding، کاربردهای عملی در صنایع مختلف، چالش‌ها و نکات مهم برای استفاده بهینه خواهد بود.

امبدینگ چیست؟

Embedding‌ها روشی برای تبدیل متن یا داده‌ها به وکتورهای عددی هستند تا ماشین‌ها بتوانند شباهت‌ها و مفاهیم معنایی آن‌ها را درک کنند. به جای نگاه کردن صرف به کلمات به صورت جداگانه، مدل‌ها با استفاده از امبدینگ‌ها می‌توانند معنی و زمینه کلی یک جمله یا کلمه را در فضای برداری تشخیص دهند. این قابلیت پایه و اساس بسیاری از کاربردهای پیشرفته در پردازش زبان طبیعی است.

مدل‌های امبدینگ متنی OpenAI

مدل های امبدینگ متنی OpenAI

OpenAI مجموعه‌ای از مدل‌های پیشرفته برای ایجاد embedding‌های متنی ارائه کرده است که می‌توانند متن را به بردارهای عددی قابل پردازش برای ماشین‌ها تبدیل کنند. این مدل‌ها در بهبود عملکرد مدل‌های زبان، به ویژه در کاربردهایی مانند جستجوی معنایی، تحلیل داده و سیستم‌های توصیه‌گر نقش حیاتی دارند.

۱. text-embedding-ada-002

این مدل به‌عنوان نسل دوم امبدینگ ارائه شده و تعادلی بین سرعت، دقت و هزینه فراهم می‌کند. Ada-002 برای اکثر پروژه‌های عمومی و صنعتی مناسب است و توانایی پردازش حجم قابل توجهی از داده‌ها با دقت بالا را دارد. کاربرد اصلی آن شامل جستجوی معنایی، تحلیل متن و سیستم‌های توصیه‌گر است.

۲. text-embedding-3-small

مدل کوچک نسل سوم مناسب پروژه‌هایی با محدودیت منابع سخت‌افزاری و داده‌های متوسط است. این مدل سرعت بسیار بالایی دارد و برای تست‌های سریع، نمونه‌سازی و پردازش متن سبک ایدئال است. اگر به سرعت بالا و مصرف کمتر منابع نیاز دارید، این مدل انتخاب مناسبی است.

۳. text-embedding-3-large

مدل بزرگ نسل سوم برای تحلیل‌های پیچیده و حجم داده‌های سنگین طراحی شده است. دقت بالای آن امکان پردازش دقیق‌تر، تحلیل‌های پیشرفته و کاربردهای تخصصی را فراهم می‌کند. هزینه و نیاز سخت‌افزاری این مدل بیشتر است اما برای پروژه‌های نیازمند کیفیت و دقت بالاتر بسیار مناسب است.

مقایسه مدل‌ها

مدل	نوع	ابعاد بردار	سرعت	هزینه	کاربرد اصلی
text-embedding-ada-002	نسل دوم	1536	سریع	مقرون به صرفه	پروژه‌های عمومی و صنعتی
text-embedding-3-small	نسل سوم	1024	بسیار سریع	کم	پروژه‌های سبک و محدودیت منابع
text-embedding-3-large	نسل سوم	3072	متوسط	بالاتر	تحلیل دقیق، حجم داده زیاد

تولید امبدینگ با OpenAI

برای شروع کار با مدل‌های embedding OpenAI، ابتدا باید یک API Key دریافت کنید. این کلید از طریق ثبت‌نام در حساب کاربری OpenAI قابل دسترسی است و به شما امکان می‌دهد درخواست‌های embedding را ارسال کنید. پس از دریافت کلید، می‌توانید کتابخانه OpenAI Python را نصب کنید:

pip install openai

1	pip install openai

با نصب کتابخانه، می‌توانید به‌راحتی متون را به embedding تبدیل کنید. برای نمونه، کد زیر نشان می‌دهد چگونه یک متن ساده با مدل text-embedding-ada-002 به embedding تبدیل می‌شود:

import openai

openai.api_key = “YOUR_API_KEY”

text = “OpenAI embeddings help machines understand text meaning.”
response = openai.Embedding.create(
    input=text,
    model=”text-embedding-ada-002″
)

embedding_vector = response[‘data’][0][’embedding’]
print(embedding_vector)

import openai

openai.api_key = “YOUR_API_KEY”

text = “OpenAI embeddings help machines understand text meaning.”

response = openai.Embedding.create(

input=text,

model=“text-embedding-ada-002”

)

embedding_vector = response[‘data’][0][’embedding’]

print(embedding_vector)

پس از تولید embedding‌ها، می‌توانید آن‌ها را به صورت ساده در فایل محلی یا دیتابیس معمولی ذخیره کنید و در پروژه‌های کوچک یا پروتوتایپ استفاده کنید. این روشی سریع و مناسب برای شروع است و به شما کمک می‌کند با ساختار و کاربرد embedding‌ها آشنا شوید، بدون نیاز به پایگاه داده برداری پیشرفته.

پیشنهاد مطالعه: آشنایی با Text Embeddings در OpenAI API

ذخیره و استفاده عملی از Embedding‌ها

پس از تولید embedding‌ها با مدل‌های OpenAI، در پروژه‌های واقعی و با حجم داده بالا، ذخیره‌سازی در پایگاه داده برداری (Vector Database) ضروری است. این نوع پایگاه‌ها امکان جستجوی سریع، بازیابی دقیق و تحلیل پیشرفته embedding‌ها را فراهم می‌کنند و برای کاربردهایی مانند جستجوی معنایی و سیستم‌های توصیه‌گر ایدئال هستند.

یکی از ابزارهای رایج برای این کار، PyMilvus است که SDK پایتون برای Milvus و Zilliz Cloud محسوب می‌شود و به‌راحتی با مدل‌های OpenAI یکپارچه می‌شود. با استفاده از این ابزار، می‌توانید embedding‌ها را تولید، ذخیره و روی آن‌ها Semantic Search انجام دهید.

نمونه عملی مراحل کار به صورت خلاصه:

تولید embedding‌ها برای متون و کوئری‌ها با مدل انتخابی (مثلا text-embedding-ada-002)
اتصال به Zilliz Cloud با Public Endpoint و API Key
ایجاد Collection برداری و درج embedding‌ها همراه با متن اصلی
انجام جستجوی معنایی روی embedding‌های ذخیره‌شده و بازیابی نتایج مرتبط

مزیت اصلی این روش نسبت به نمونه ساده این است که embedding‌ها به‌صورت متمرکز و قابل جستجو ذخیره می‌شوند و می‌توان به‌راحتی روی داده‌های بزرگ کار کرد، تحلیل‌های پیشرفته انجام داد و نتایج سریع و دقیق دریافت کرد.

۱- نمونه کد برای text-embedding-ada-002

from pymilvus.model.dense import OpenAIEmbeddingFunction
from pymilvus import MilvusClient

OPENAI_API_KEY = “your-openai-api-key”
ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT = “your-zilliz-endpoint”
ZILLIZ_API_KEY = “your-zilliz-api-key”

# تعریف تابع embedding
ef = OpenAIEmbeddingFunction(“text-embedding-ada-002”, api_key=OPENAI_API_KEY)

docs = [
    “Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.”,
    “Alan Turing was the first person to conduct substantial research in AI.”,
    “Born in Maida Vale, London, Turing was raised in southern England.”
]

# تولید embedding برای متون
docs_embeddings = ef(docs)

# نمونه کوئری
queries = [“When was artificial intelligence founded?”,
           “Where was Alan Turing born?”]
query_embeddings = ef(queries)

# اتصال به Zilliz Cloud
client = MilvusClient(uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT, token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = “documents_ada”
if client.has_collection(collection_name=COLLECTION):
    client.drop_collection(collection_name=COLLECTION)
client.create_collection(collection_name=COLLECTION, dimension=ef.dim, auto_id=True)

# درج متون و embedding‌ها
for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):
    client.insert(COLLECTION, {“text”: doc, “vector”: embedding})

# جستجوی معنایی
results = client.search(collection_name=COLLECTION, data=query_embeddings, consistency_level=”Strong”, output_fields=[“text”])
print(results)

from pymilvus.model.dense import OpenAIEmbeddingFunction

from pymilvus import MilvusClient

OPENAI_API_KEY = “your-openai-api-key”

ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT = “your-zilliz-endpoint”

ZILLIZ_API_KEY = “your-zilliz-api-key”

# تعریف تابع embedding

ef = OpenAIEmbeddingFunction(“text-embedding-ada-002”, api_key=OPENAI_API_KEY)

docs = [

“Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.”,

“Alan Turing was the first person to conduct substantial research in AI.”,

“Born in Maida Vale, London, Turing was raised in southern England.”

]

# تولید embedding برای متون

docs_embeddings = ef(docs)

# نمونه کوئری

queries = [“When was artificial intelligence founded?”,

“Where was Alan Turing born?”]

query_embeddings = ef(queries)

# اتصال به Zilliz Cloud

client = MilvusClient(uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT, token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = “documents_ada”

if client.has_collection(collection_name=COLLECTION):

client.drop_collection(collection_name=COLLECTION)

client.create_collection(collection_name=COLLECTION, dimension=ef.dim, auto_id=True)

# درج متون و embedding‌ها

for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):

client.insert(COLLECTION, {“text”: doc, “vector”: embedding})

# جستجوی معنایی

results = client.search(collection_name=COLLECTION, data=query_embeddings, consistency_level=“Strong”, output_fields=[“text”])

print(results)

۲- نمونه کد برای text-embedding-3-small

from pymilvus import model, MilvusClient

OPENAI_API_KEY = “your-openai-api-key”
ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT = “your-zilliz-endpoint”
ZILLIZ_API_KEY = “your-zilliz-api-key”

# تعریف تابع embedding
ef = model.dense.OpenAIEmbeddingFunction(model_name=”text-embedding-3-small”, api_key=OPENAI_API_KEY)

docs = [
    “Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.”,
    “Alan Turing was the first person to conduct substantial research in AI.”,
    “Born in Maida Vale, London, Turing was raised in southern England.”
]

docs_embeddings = ef.encode_documents(docs)
queries = [“When was artificial intelligence founded?”, “Where was Alan Turing born?”]
query_embeddings = ef.encode_queries(queries)

client = MilvusClient(uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT, token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = “documents_small”
if client.has_collection(collection_name=COLLECTION):
    client.drop_collection(collection_name=COLLECTION)
client.create_collection(collection_name=COLLECTION, dimension=ef.dim, auto_id=True)

for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):
    client.insert(COLLECTION, {“text”: doc, “vector”: embedding})

results = client.search(collection_name=COLLECTION, data=query_embeddings, consistency_level=”Strong”, output_fields=[“text”])
print(results)

from pymilvus import model, MilvusClient

OPENAI_API_KEY = “your-openai-api-key”

ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT = “your-zilliz-endpoint”

ZILLIZ_API_KEY = “your-zilliz-api-key”

# تعریف تابع embedding

ef = model.dense.OpenAIEmbeddingFunction(model_name=“text-embedding-3-small”, api_key=OPENAI_API_KEY)

docs = [

“Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.”,

“Alan Turing was the first person to conduct substantial research in AI.”,

“Born in Maida Vale, London, Turing was raised in southern England.”

]

docs_embeddings = ef.encode_documents(docs)

queries = [“When was artificial intelligence founded?”, “Where was Alan Turing born?”]

query_embeddings = ef.encode_queries(queries)

client = MilvusClient(uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT, token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = “documents_small”

if client.has_collection(collection_name=COLLECTION):

client.drop_collection(collection_name=COLLECTION)

client.create_collection(collection_name=COLLECTION, dimension=ef.dim, auto_id=True)

for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):

client.insert(COLLECTION, {“text”: doc, “vector”: embedding})

results = client.search(collection_name=COLLECTION, data=query_embeddings, consistency_level=“Strong”, output_fields=[“text”])

print(results)

۳- نمونه کد برای text-embedding-3-large

from pymilvus.model.dense import OpenAIEmbeddingFunction
from pymilvus import MilvusClient

OPENAI_API_KEY = “your-openai-api-key”
ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT = “your-zilliz-endpoint”
ZILLIZ_API_KEY = “your-zilliz-api-key”

ef = OpenAIEmbeddingFunction(“text-embedding-3-large”, api_key=OPENAI_API_KEY)

docs = [
    “Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.”,
    “Alan Turing was the first person to conduct substantial research in AI.”,
    “Born in Maida Vale, London, Turing was raised in southern England.”
]

docs_embeddings = ef(docs)
queries = [“When was artificial intelligence founded?”, “Where was Alan Turing born?”]
query_embeddings = ef(queries)

client = MilvusClient(uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT, token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = “documents_large”
if client.has_collection(collection_name=COLLECTION):
    client.drop_collection(collection_name=COLLECTION)
client.create_collection(collection_name=COLLECTION, dimension=ef.dim, auto_id=True)

for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):
    client.insert(COLLECTION, {“text”: doc, “vector”: embedding})

results = client.search(collection_name=COLLECTION, data=query_embeddings, consistency_level=”Strong”, output_fields=[“text”])
print(results)

from pymilvus.model.dense import OpenAIEmbeddingFunction

from pymilvus import MilvusClient

OPENAI_API_KEY = “your-openai-api-key”

ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT = “your-zilliz-endpoint”

ZILLIZ_API_KEY = “your-zilliz-api-key”

ef = OpenAIEmbeddingFunction(“text-embedding-3-large”, api_key=OPENAI_API_KEY)

docs = [

“Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.”,

“Alan Turing was the first person to conduct substantial research in AI.”,

“Born in Maida Vale, London, Turing was raised in southern England.”

]

docs_embeddings = ef(docs)

queries = [“When was artificial intelligence founded?”, “Where was Alan Turing born?”]

query_embeddings = ef(queries)

client = MilvusClient(uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT, token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = “documents_large”

if client.has_collection(collection_name=COLLECTION):

client.drop_collection(collection_name=COLLECTION)

client.create_collection(collection_name=COLLECTION, dimension=ef.dim, auto_id=True)

for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):

client.insert(COLLECTION, {“text”: doc, “vector”: embedding})

results = client.search(collection_name=COLLECTION, data=query_embeddings, consistency_level=“Strong”, output_fields=[“text”])

print(results)

امبدینگ‌ها چه کاربردی دارند؟

Embedding‌ها در کاربردهای عملی پردازش زبان طبیعی نقش بسیار مهمی دارند. یکی از اصلی‌ترین کاربردها، جستجوی معنایی (Semantic Search) است. با استفاده از embedding‌ها، می‌توان متون و پرسش‌ها را به وکتورهای عددی تبدیل کرد و به جای جستجوی ساده بر اساس کلمات کلیدی، مطابقت معنایی بین متن‌ها را پیدا کرد. این کار باعث می‌شود نتایج جستجو بسیار دقیق‌تر و مرتبط‌تر باشند، حتی اگر کلمات پرسش و متن دقیقا یکسان نباشند.

کاربرد دیگر embedding‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر است. با تحلیل وکتورهای متنی، می‌توان تشخیص داد که کدام محتواها یا محصولات به علایق و رفتار کاربران نزدیک‌تر هستند و پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده ارائه کرد. این روش در پلتفرم‌های آموزشی، فروشگاهی یا رسانه‌ای به شدت کاربردی است و تجربه کاربری را بهبود می‌دهد.

علاوه‌بر این، embedding‌ها در تحلیل احساسات و خوشه‌بندی خودکار داده‌ها نیز بسیار موثر هستند. با استفاده از وکتورهای متنی، می‌توان احساسات مثبت، منفی یا خنثی متون را تحلیل کرد و همچنین متون مشابه را به‌صورت خودکار خوشه‌بندی و گروه‌بندی کرد. این قابلیت برای تحلیل انبوه داده‌های متنی، مدیریت بازخورد کاربران و استخراج الگوهای پنهان در محتوا کاربرد فراوان دارد.

به طور خلاصه، امبدینگ‌ها ابزار قدرتمندی برای افزایش دقت، شخصی‌سازی و تحلیل داده‌های متنی هستند و می‌توانند در طیف وسیعی از پروژه‌های NLP و سیستم‌های هوشمند استفاده شوند.

چالش‌های استفاده از مدل‌های امبدینگ OpenAI

استفاده از مدل‌های embedding OpenAI با مزایای فراوان، چند نکته و چالش مهم نیز دارد که باید پیش از پیاده‌سازی در نظر گرفته شوند. هزینه پردازش یکی از مهم‌ترین مسائل است؛ به‌ویژه در پروژه‌های با حجم داده بالا، تولید embedding‌ها می‌تواند هزینه قابل توجهی داشته باشد. برای کاهش هزینه، می‌توان از مدل‌های سبک‌تر مانند text-embedding-3-small استفاده کرد یا embedding‌ها را یکبار تولید و ذخیره کرده و مجددا به کار برد تا نیاز به پردازش مکرر کاهش یابد.

قیمت مدل‌های embedding اپن‌ای‌آی (بر اساس ۱ میلیون توکن ورودی)

مدل	هزینه ورودی (۱M توکن)	هزینه خروجی (۱M توکن)
text-embedding-3-small	$0.02	ندارد
text-embedding-ada-002	$0.10	ندارد
text-embedding-3-large	$0.13	ندارد

محدودیت‌های ورودی دیگر چالش رایج است؛ مدل‌های OpenAI محدودیت‌هایی در تعداد توکن‌های ورودی دارند که اگر متن‌ها طولانی باشند، ممکن است مجبور شوید آن‌ها را تقسیم (chunking) کنید یا بخش‌های کلیدی متن را استخراج کنید. مدیریت صحیح این محدودیت‌ها باعث می‌شود نتایج embedding دقیق‌تر و قابل استفاده‌تر باشند.

نکته دیگر انتخاب مدل مناسب است. مدل‌های مختلف OpenAI مانند text-embedding-ada-002، text-embedding-3-small و text-embedding-3-large از نظر دقت، سرعت و هزینه تفاوت دارند. انتخاب مدل باید بر اساس حجم داده، نیاز به دقت و محدودیت منابع صورت گیرد. برای نمونه، پروژه‌های سبک و تست سریع می‌توانند از مدل کوچک استفاده کنند، در حالی که تحلیل‌های دقیق و پروژه‌های با داده‌های حجیم نیازمند مدل بزرگ‌تر هستند.

نتیجه‌گیری

مدل‌های OpenAI Embeddings ابزار قدرتمندی برای تبدیل متن به وکتورهای عددی و استفاده در جستجوی معنایی، سیستم‌های توصیه‌گر و تحلیل داده‌های متنی هستند. با شروع از مدل‌های سبک‌تر و تمرین روی حجم داده محدود، توسعه‌دهندگان می‌توانند به تدریج به مدل‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر بروند. استفاده از پایگاه‌های داده برداری و منابع رسمی OpenAI امکان بهره‌وری حداکثری از embedding‌ها را فراهم می‌کند و با پیشرفت فناوری، کاربردهای NLP دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تر خواهند شد.

منابع

datacamp.com | thenewstack.io | zilliz.com

سوالات متداول

برای پروژه‌های کوچک یا نمونه‌سازی سریع: text-embedding-3-small
برای پروژه‌های حجیم با نیاز به دقت بیشتر: text-embedding-3-large
text-embedding-ada-002 مدل کلاسیک و مناسب برای مقایسه و تحلیل است.
بهتر است ابتدا با مدل سبک‌تر تمرین کنید و بعد به مدل‌های بزرگ‌تر بروید.

می‌توانید embedding‌ها را به صورت فایل محلی یا DataFrame ذخیره کنید.
برای پروژه‌های واقعی و داده‌های بزرگ، استفاده از پایگاه داده برداری (مثل Milvus/Zilliz) توصیه می‌شود که امکان جستجوی سریع و Semantic Search فراهم می‌کند.

هزینه‌ها بر اساس تعداد توکن‌ها محاسبه می‌شوند:
text-embedding-3-small: $0.02 برای ۱ میلیون توکن
text-embedding-ada-002: $0.10 برای ۱ میلیون توکن
text-embedding-3-large: $0.13 برای ۱ میلیون توکن
می‌توان embedding‌ها را یکبار تولید و ذخیره کرد تا هزینه‌ها کاهش پیدا کند.

🏷️ برچسب‌ها: open ai

آشنایی با مدل‌های امبدینگ OpenAI و کاربردهای آن

امبدینگ چیست؟

مدل‌های امبدینگ متنی OpenAI

۱. text-embedding-ada-002

۲. text-embedding-3-small

۳. text-embedding-3-large

مقایسه مدل‌ها

تولید امبدینگ با OpenAI

ذخیره و استفاده عملی از Embedding‌ها

۱- نمونه کد برای text-embedding-ada-002

۲- نمونه کد برای text-embedding-3-small

۳- نمونه کد برای text-embedding-3-large

امبدینگ‌ها چه کاربردی دارند؟

چالش‌های استفاده از مدل‌های امبدینگ OpenAI

قیمت مدل‌های embedding اپن‌ای‌آی (بر اساس ۱ میلیون توکن ورودی)

سوالات متداول

دیدگاه‌ها

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

آشنایی با مدل‌های امبدینگ OpenAI و کاربردهای آن

امبدینگ چیست؟

مدل‌های امبدینگ متنی OpenAI

۱. text-embedding-ada-002

۲. text-embedding-3-small

۳. text-embedding-3-large

مقایسه مدل‌ها

تولید امبدینگ با OpenAI

ذخیره و استفاده عملی از Embedding‌ها

۱- نمونه کد برای text-embedding-ada-002

۲- نمونه کد برای text-embedding-3-small

۳- نمونه کد برای text-embedding-3-large

امبدینگ‌ها چه کاربردی دارند؟

چالش‌های استفاده از مدل‌های امبدینگ OpenAI

قیمت مدل‌های embedding اپن‌ای‌آی (بر اساس ۱ میلیون توکن ورودی)

سوالات متداول

مطالب مرتبط

دیدگاه‌ها

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ