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Los embeddings convierten texto en vectores de alta dimensión. Úsalos para búsqueda semántica, agrupación (clustering) o cálculo de similitud sobre tus propios datos.

Requisitos previos

Antes de empezar

  • El orden importa: data[index] coincide con el orden de input.
  • Guarda los vectores en tu base de datos o índice vectorial para búsqueda y similitud.
  • Usa el mismo preprocesamiento (mismo formato y uso de mayúsculas/minúsculas) para resultados consistentes.

Crear embeddings

Genera embeddings con POST /embeddings. input puede ser una cadena o una lista.

Errores y casos límite

  • 401/403: token faltante o inválido.
  • 413: input demasiado grande.
  • 400: JSON inválido o tipo de input incorrecto.