Text Embedding 3 Large Batch — поиск договоров и токены

Контекст: 8 192токенов
Результат: Векторные представленияформат ответа
Стоимость: Тариф уточняетсяусловия — в блоке подключения

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

От модели к первому запросу

Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/text-embedding-3-large:batch",
  messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});

Открыть инструкцию по подключению →

ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР

Возможности модели

Официальная карточка OpenAI называет `text-embedding-3-large` наиболее способной embedding-моделью компании для английских и неанглийских задач. Она преобразует текст в числовой вектор и не формулирует юридический ответ. Tokenmost показывает batch-маршрут с текстовым вводом, embeddings output и лимитом 8 192 токена. Параметры dimensions, формат batch, throughput, срок, цена и порядок выдачи проверяются отдельным пробным заданием. Для договоров документ разбивается по пунктам с сохранением номера, заголовка, стороны, даты действия и ссылки на файл. Приложения и определения не отделяются от пункта, если без них меняется смысл. Запрос и корпус строятся одной версией модели и preprocessing. Эталон содержит отрицания, исключения, разные валюты, старые редакции и похожие названия контрагентов. Векторный поиск только выбирает кандидатов; цитату и действующую редакцию подтверждает исходный документ. Доступ к индексу наследует права хранилища, чтобы хороший semantic match не раскрыл закрытый договор сотруднику без разрешения.

Разбивайте договор по смыслу

Chunk включает пункт вместе с определениями и оговорками, нужными для толкования. Metadata хранит документ, редакцию, диапазон страниц и дату действия. Произвольные равные куски могут отделить запрет от исключения и испортить выдачу.

Пакуйте записи с собственными ID

Строка задания содержит стабильный ключ и checksum подготовленного текста. Это позволяет повторить только ошибочные элементы и обнаружить изменение источника. Порядок результатов не используется как единственное средство сопоставления.

Оцените юридически сложные запросы

Benchmark включает условия расторжения, лимиты ответственности, продление и исключения. Проверяйте не только наличие похожего пункта в top-K, но и правильную редакцию. Ошибка доступа считается критичнее обычного нерелевантного результата.

Выберите размерность экспериментом

Если маршрут поддерживает сокращение dimensions, создайте отдельный индекс и прогоните тот же набор запросов. Экономия памяти полезна лишь при сохранении качества. Значение фиксируется в схеме и не меняется внутри существующей коллекции.

Считайте цену найденного условия

Учитывайте первичную индексацию, обновления, удаление, хранение, запросы и review. Метрика стоимости связывается с запросом, где нужный действующий пункт найден в top-K. Тариф Tokenmost проверяется на странице модели.

Вопросы и ответы

Что возвращает Embedding 3 Large?

Числовой вектор для поиска и сравнения текстов.

Она отвечает на юридический вопрос?

Нет, ответ строится отдельно и должен ссылаться на исходный договор.

Какой лимит показывает Tokenmost?

8 192 токена для одного входа маршрута.

Можно менять размерность в готовом индексе?

Нет, для другой размерности создают и тестируют отдельную коллекцию.

Как считать цену?

По запросу, который нашёл правильный пункт и редакцию.