https://api.apexrouter.top/v1/embeddings

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知能API 文本嵌入(Embedding)获取示例
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功能说明：
    本脚本演示如何使用 知能API 的 OpenAI 兼容接口获取文本的向量嵌入表示。
    文本嵌入可用于语义搜索、文本相似度计算、聚类分析等应用场景。
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import openai


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# API 配置
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# 设置 知能API 的 API 密钥（请替换为您自己的密钥）
openai.api_key = "sk-*******************************************"

# 设置 知能API 的基础 URL（注意：v1 后面必须有斜杠 /）
openai.base_url = "https://api.apexrouter.top/v1/"


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# 核心功能函数
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def get_embedding(text):
    """
    获取文本的向量嵌入表示

    参数：
        text (str): 需要转换为向量的文本内容

    返回：
        list: 文本的向量嵌入表示（浮点数列表）

    功能说明：
        调用 OpenAI Embeddings API，将输入文本转换为高维向量表示。
        这个向量能够捕捉文本的语义信息，相似的文本会有相似的向量。
    """
    # 调用 OpenAI Embeddings API
    response = openai.embeddings.create(
        # 使用的嵌入模型（text-embedding-3-small 性价比高，适合大多数场景）
        model="text-embedding-3-small",

        # 输入需要嵌入的文本
        input=text
    )

    # 返回第一个结果的嵌入向量
    return response.data[0].embedding


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# 主程序执行
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if __name__ == "__main__":
    # 定义示例文本
    text = "这是一个示例文本,用于演示如何获取文本嵌入。"

    # 调用函数获取文本嵌入向量
    print("正在获取文本嵌入向量...")
    embedding = get_embedding(text)

    # 输出结果
    print("="*60)
    print("文本嵌入结果")
    print("="*60)
    print(f"原始文本: {text}")
    print(f"嵌入向量维度: {len(embedding)}")
    print(f"向量前 5 个元素: {embedding[:5]}")
    print("="*60)

    # 提示：可以将这个向量存储到向量数据库中，用于后续的语义搜索

正在获取文本嵌入向量...
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文本嵌入结果
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原始文本: 这是一个示例文本,用于演示如何获取文本嵌入。
嵌入向量维度: 1536
向量前 5 个元素: [-0.008677678182721138, 0.0647464394569397, 0.00938099343329668, -0.0026891492307186127, 0.026353662833571434]
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