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Próxima versión — Zylon 1.58Esta documentación se publica antes del lanzamiento para que puedas preparar tus integraciones de API. La imagen de la versión todavía no está disponible. Para instalaciones con 1.57, consulta la documentación de 1.57.
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.