Texte vers Embeddings

Convertit un texte en vecteur d'embeddings numerique. Utile pour le stockage vectoriel ou la comparaison de similarite.

Parametres

Parametre	Type	Requis	Variable	Description
`inputArray`	valeur dynamique	Oui	Oui	Tableau d'elements contenant le texte a vectoriser.
`textField`	texte	Oui	Non	Nom du champ contenant le texte dans chaque element du tableau.
`model.provider`	choix (`openai`, `cohere`, `ollama`, `local`)	Non	Non	Fournisseur du modele d'embedding. (Defaut: `"openai"`)
`model.model`	texte	Non	Non	Identifiant du modele d'embedding a utiliser. (Defaut: `"text-embedding-3-small"`)
`batchSize`	nombre	Non	Non	Nombre d'elements traites par lot pour la vectorisation. (Defaut: `50`, min 1, max 2048)
`dimensions`	nombre	Non	Non	Taille du vecteur genere (depend du modele, ex. 1536 pour OpenAI). (min 64, max 4096)
`outputField`	texte	Non	Non	Nom du champ ou sera stocke le vecteur dans chaque element. (Defaut: `"embedding"`)
`outputVariable`	texte	Non	Non	Nom de la variable de sortie contenant les elements avec leurs vecteurs.

Les parametres marques Variable = Oui acceptent la syntaxe {{nomBloc.champ}}.

Variable de sortie : embeddingsResult

{
  "success": false,
  "results": "...",
  "totalItems": 0,
  "embeddedItems": 0,
  "dimension": 0,
  "provider": "...",
  "durationMs": 0
}

Generer un embedding pour un texte.

Entree :

{"text": "intelligence artificielle"}

Sortie :

{"embedding": [0.012, -0.034, ...], "dimensions": 1536}

Astuce

Le vecteur retourne a la dimension du modele d'embedding (1536 par defaut). Combinez avec un bloc de stockage vectoriel pour indexer vos donnees.