API ROUTER.
Вход

Embeddings (POST /v1/embeddings)

Эндпоинт для генерации векторных эмбеддингов высокой размерности. Идеально подходит для реализации поиска по документам (RAG), кластеризации и сопоставления смысловой близости текстов.

POST https://api-router.velar.plus/v1/embeddings

Метод POST /v1/embeddings преобразует текстовые последовательности в плотные математические векторы высокой размерности. Векторные представления необходимы для реализации контуров RAG (Retrieval-Augmented Generation), кластеризации документов и семантического поиска в базах данных PostgreSQL (pgvector), Qdrant и Milvus.

Параметры запроса

Параметр Тип Обязательный Описание
model string Да Модель векторизации (например, openai/text-embedding)
input string | array Да Исходный текст или массив строк для пакетной векторизации (до 2048 фрагментов в одном батче)
dimensions integer Нет Целевая размерность результирующего вектора (например, 1536 или 3072)

Пример запроса cURL


curl https://api-router.velar.plus/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-or-v1-ваш-ключ" \
  -d '{
    "model": "openai/text-embedding",
    "input": "Архитектура корпоративных баз знаний на базе RAG и векторного поиска."
  }'

Связанные разделы документации

Рекомендуем также изучить смежные технические руководства и спецификации: