Devuelve un vector de 768 dimensiones como un array que codifica el significado de cualquier texto de entrada dado.
Motores de Búsqueda Semánticos: Implementa la API de Embeddings para impulsar motores de búsqueda semánticos que recuperan resultados basados en el significado semántico y el contexto de las consultas de los usuarios. Los usuarios pueden encontrar documentos, artículos o productos relevantes de manera más precisa, incluso al usar consultas en lenguaje natural o términos ambiguos.
Sistemas de Recomendación de Contenido: Utiliza la API de Embeddings para mejorar los sistemas de recomendación de contenido analizando las similitudes semánticas entre las preferencias del usuario y el contenido disponible. Esto permite recomendaciones personalizadas adaptadas a los intereses de cada usuario, lo que lleva a un mayor compromiso y satisfacción del usuario.
Clasificación y Categorización de Textos: Integra la API de Embeddings en sistemas de clasificación de texto para categorizar y etiquetar automáticamente documentos textuales en función de su contenido semántico. Esto puede aplicarse en varios dominios como el análisis de sentimientos, la modelización de temas, la detección de spam y la clasificación de tickets de soporte al cliente.
Detección de Plagio e Identificación de Contenido Duplicado: Despliega la API de Embeddings para identificar contenido plagiado o duplicado al comparar las similitudes semánticas entre documentos. Esto es valioso para instituciones académicas, plataformas de publicación y creadores de contenido para garantizar la originalidad y mantener los estándares de calidad.
Chatbots de Soporte al Cliente: Mejora las capacidades de los chatbots de soporte al cliente incorporando la API de Embeddings para entender y responder a las consultas de los usuarios de manera más inteligente. Al codificar los mensajes de los usuarios en vectores semánticos, los chatbots pueden proporcionar respuestas más precisas y relevantes, mejorando la experiencia general del cliente.
Además del número de llamadas a la API por plan, no hay otras limitaciones.
Devuelve un vector de 768 dimensiones como un array que codifica el significado de cualquier texto de entrada dado.
Embed - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Json |
{"embeddings": [0.013939207419753075, -0.07620275765657425, -0.014649288728833199, -0.00781314168125391, -0.0740455836057663, 0.03170469030737877, -0.006173900794237852, 0.0016967904521152377, -0.011640767566859722, -0.02002018503844738, 0.09548962116241455, 0.02341611310839653, 0.035564858466386795, -0.062348175793886185, 0.03560464084148407, -0.019433453679084778, 0.06851192563772202, 0.012894690968096256, -0.04045984894037247, 0.04344852268695831, -0.0014552422799170017, 0.01974443905055523, -0.0021694365423172712, 0.02399776130914688, -0.007836421020328999, -0.040529824793338776, -0.0014482426922768354, -0.02588670700788498, -0.0036561633460223675, -0.028080279007554054, 0.03209826350212097, -0.027149565517902374, 0.00404080655425787, -0.10617884993553162, 1.7942857084563002e-06, -0.017671145498752594, -0.004518834874033928, -0.02531801536679268, -0.05721655488014221, 0.01615012064576149, -0.012763042002916336, 0.07919370383024216, -0.016544310376048088, 0.04298930987715721, 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--data-raw '{ "text": "This is an example sentence." }'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
The Embeddings API is a tool that encodes text into vector representations using advanced Natural Language Processing (NLP) machine learning models.
The API employs state-of-the-art NLP techniques to transform text input into dense vector embeddings that capture the semantic meaning and context of the text.
Vector embeddings are numerical representations of text that encode semantic information. They are useful because they enable comparison, similarity measurement, and analysis of textual data in mathematical space.
The API can be used in various applications such as semantic search engines, text similarity measurement, content recommendation systems, sentiment analysis, and text classification.
Yes, the API can process text in multiple languages and is designed to handle diverse linguistic patterns and structures.
The Embed endpoint returns a 768-dimensional vector as an array, which encodes the semantic meaning of the input text. This vector representation allows for various applications, such as similarity measurement and semantic search.
The primary field in the response data is "embeddings," which contains an array of floating-point numbers representing the encoded vector. Each number corresponds to a dimension in the 768-dimensional space.
The response data is structured as a JSON object with a single key, "embeddings," which holds an array of numerical values. This format allows for easy parsing and integration into applications that require vector representations.
The Embed endpoint accepts a single parameter: the input text to be encoded. Users can customize their requests by providing different text inputs to generate corresponding vector embeddings.
Typical use cases include semantic search, content recommendation, text classification, and plagiarism detection. The vector embeddings can be used to measure similarity and enhance various NLP applications.
Users can leverage the returned vector embeddings for tasks such as comparing text similarity, clustering documents, or feeding into machine learning models for classification or recommendation tasks.
The Embeddings API utilizes state-of-the-art NLP models trained on diverse datasets, ensuring high accuracy in encoding text. Continuous model updates and evaluations help maintain data quality.
Users can expect embeddings to reflect semantic similarities, where similar texts yield closer vector representations in the 768-dimensional space. This allows for effective comparison and clustering of related content.
Zyla API Hub es como una gran tienda de APIs, donde puedes encontrar miles de ellas en un solo lugar. También ofrecemos soporte dedicado y monitoreo en tiempo real de todas las APIs. Una vez que te registres, puedes elegir qué APIs quieres usar. Solo recuerda que cada API necesita su propia suscripción. Pero si te suscribes a varias, usarás la misma clave para todas, lo que hace todo más fácil para ti.
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Los precios se determinan mediante una suscripción recurrente mensual o anual, dependiendo del plan elegido.
Las llamadas a la API se descuentan de tu plan en base a solicitudes exitosas. Cada plan incluye una cantidad específica de llamadas que puedes realizar por mes. Solo las llamadas exitosas, indicadas por una respuesta con estado 200, se contarán en tu total. Esto asegura que las solicitudes fallidas o incompletas no afecten tu cuota mensual.
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Para verificar cuántas llamadas a la API te quedan en el mes actual, revisa el campo 'X-Zyla-API-Calls-Monthly-Remaining' en el encabezado de la respuesta. Por ejemplo, si tu plan permite 1,000 solicitudes por mes y has usado 100, este campo mostrará 900 llamadas restantes.
Para ver el número máximo de solicitudes a la API que permite tu plan, revisa el encabezado de la respuesta 'X-Zyla-RateLimit-Limit'. Por ejemplo, si tu plan incluye 1,000 solicitudes por mes, este encabezado mostrará 1,000.
El encabezado 'X-Zyla-RateLimit-Reset' muestra el número de segundos hasta que tu límite se restablezca. Esto te indica cuándo tu conteo de solicitudes se reiniciará. Por ejemplo, si muestra 3,600, significa que faltan 3,600 segundos para que el límite se restablezca.
Sí, puedes cancelar tu plan en cualquier momento desde tu cuenta, seleccionando la opción de cancelación en la página de Facturación. Ten en cuenta que las actualizaciones, degradaciones y cancelaciones tienen efecto inmediato. Además, al cancelar ya no tendrás acceso al servicio, incluso si te quedaban llamadas en tu cuota.
Puedes contactarnos a través de nuestro canal de chat para recibir asistencia inmediata. Siempre estamos en línea de 8 a. m. a 5 p. m. (EST). Si nos contactas fuera de ese horario, te responderemos lo antes posible. Además, puedes escribirnos por correo electrónico a [email protected]
Para darte la oportunidad de probar nuestras APIs sin compromiso, ofrecemos una prueba gratuita de 7 días que te permite realizar hasta 50 llamadas a la API sin costo. Esta prueba solo se puede usar una vez, por lo que recomendamos aplicarla a la API que más te interese. Aunque la mayoría de nuestras APIs ofrecen prueba gratuita, algunas pueden no hacerlo. La prueba finaliza después de 7 días o cuando realices 50 solicitudes, lo que ocurra primero. Si alcanzas el límite de 50 solicitudes durante la prueba, deberás "Iniciar tu Plan de Pago" para continuar haciendo solicitudes. Puedes encontrar el botón "Iniciar tu Plan de Pago" en tu perfil bajo Suscripción -> Elige la API a la que estás suscrito -> Pestaña de Precios. Alternativamente, si no cancelas tu suscripción antes del día 7, tu prueba gratuita finalizará y tu plan se cobrará automáticamente, otorgándote acceso a todas las llamadas a la API especificadas en tu plan. Ten esto en cuenta para evitar cargos no deseados.
Después de 7 días, se te cobrará el monto total del plan al que estabas suscrito durante la prueba. Por lo tanto, es importante cancelar antes de que finalice el periodo de prueba. No se aceptan solicitudes de reembolso por olvidar cancelar a tiempo.
Cuando te suscribes a una prueba gratuita de una API, puedes realizar hasta 50 llamadas. Si deseas realizar más llamadas después de este límite, la API te pedirá que "Inicies tu Plan de Pago". Puedes encontrar el botón "Iniciar tu Plan de Pago" en tu perfil bajo Suscripción -> Elige la API a la que estás suscrito -> Pestaña de Precios.
Las Órdenes de Pago se procesan entre el día 20 y el 30 de cada mes. Si envías tu solicitud antes del día 20, tu pago será procesado dentro de ese período.
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