Embeddings

Semantic search

برای پیدا کردن سند یا قطعهٔ مرتبط بر اساس معنی، نه فقط keyword.

RAG

برای آوردن context بیرونی قبل از پاسخ مدل.

Memory

برای نگه‌داشتن و بازیابی اطلاعات مفید در طول workflow.

Model choice

در صفحهٔ Models نام‌های رسمی embedding را مقایسه کن.

Embeddings ↔ Models

Models برای تولید و reasoning هستند؛ Embeddings برای بازیابی و similarity.

Embeddings ↔ Responses API

Responses API runtime اجرای model است؛ Embeddings context مناسب را قبل از آن پیدا می‌کند.

Embeddings ↔ ChatGPT

ChatGPT surface آماده است؛ Embeddings زیرساختی برای محصول سفارشی است.

فلو عملی

اول سند را embedding کن، بعد top-k context را بازیابی کن و همان context را به runtime مدل بده.

• دادهٔ متنی
• یک vector store
• دسترسی به docs رسمی Embeddings

یک مجموعه سند کوچک را embedding کن، یک query نمونه بزن، 3 نتیجهٔ نزدیک را برگردان و ببین آیا پاسخ نهایی بهتر می‌شود یا نه.

Embeddings

لایهٔ بازیابی، جست‌وجوی معنایی و حافظه

• وقتی باید بین پرسش و سندهای خودت بازیابی انجام دهی.
• وقتی search معنایی یا deduplication لازم داری.
• وقتی می‌خواهی context بیرونی را به Responses API یا agent بدهی.

Embeddings برای تبدیل متن و داده به بردارهای قابل‌مقایسه استفاده می‌شود تا retrieval، semantic search و memory را روی مدل‌های OpenAI بسازی.

مرز محصول و API را روشن نگه دار

این component یک لایه مشخص در اکوسیستم است، نه کل اکوسیستم.

اول یک workflow کوچک بساز

به‌جای مسیرهای پیچیده، با یک task کوچک و واقعی شروع کن.

لینک رسمی را جایگزین implementation نکن

docs مرجع هستند، اما باید در محصول خودت هم تست شوند.