Embeddings Azure OpenAI 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩¹을 생성하세요.

이 페이지에서는 Embeddings Azure OpenAI 노드의 노드 매개변수와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다.

노드 옵션#

• Model (Deployment) Name: 임베딩을 생성하는 데 사용할 모델(배포)을 선택합니다.
• Batch Size: 각 요청에 보낼 문서의 최대 개수를 입력합니다.
• Strip New Lines: 입력 텍스트에서 줄바꿈 문자를 제거할지(켬) 제거하지 않을지(끔) 선택합니다. n8n은 기본적으로 이 옵션을 활성화합니다.
• Timeout: 요청이 소요될 수 있는 최대 시간을 초 단위로 입력합니다. 타임아웃을 두지 않으려면 -1로 설정하세요.

템플릿 및 예제#

Embeddings Azure OpenAI 노드 문서 통합 템플릿 둘러보기 또는 전체 템플릿 검색

관련 리소스#

이 서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 OpenAI 임베딩 문서를 참고하세요.

Footnotes

1. 임베딩은 벡터를 사용하여 데이터를 숫자로 표현한 것입니다. AI는 이를 통해 여러 차원에 걸쳐 값을 매핑함으로써 복잡한 데이터와 관계를 해석합니다. 벡터 데이터베이스(또는 벡터 스토어)는 임베딩을 저장하고 액세스하기 위해 설계된 데이터베이스입니다.

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