Using Embeddings API in Azure OpenAI

**题意:**当我在 Azure OpenAI 中使用嵌入功能时,我遇到了 404 错误(资源未找到)

问题背景:

When I use embeddings with Azure OpenAI I am getting 404 (resource not found):

当我在 Azure OpenAI 中使用嵌入功能时,我遇到了 404 错误(资源未找到)

cs 复制代码
    EmbeddingsOptions embdOptions = new EmbeddingsOptions(text);
    Azure.AI.OpenAI.Embeddings response = Task.Run(() => mOpenAiClient.GetEmbeddingsAsync(mWebSvc.AzureOpenAI.DeploymentID, embdOptions)).Result;

The text is the input text to be used to create the vector. Also, mWebSvc.AzureOpenAI.DeploymentID is a Deployment ID or Deployment Name, which is "ada2" - this is how I named the text-embedding-ada-002 model. Also, while I created mOpenAiClient I used the URL:

该文本是用于创建向量的输入文本。同时,mWebSvc.AzureOpenAI.DeploymentID 是一个部署ID或部署名称,这里是 "ada2"------这是我给text-embedding-ada-002模型命名的名称。另外,在创建mOpenAiClient时,我使用了以下URL:

cs 复制代码
"https://AzureOpenAIExperiment.openai.azure.com/openai/deployments/ada2/embeddings?api-version=2023-05-15"

Any ideas? Microsoft is quite silent on these things and no documentation is provided in Azure OpenAI part of Azure SDK.

有什么想法吗?微软在这些事情上相当沉默,Azure SDK的Azure OpenAI部分也没有提供任何文档。

问题解决:

Apparently, the URL that I used before, although correct for normal HttpClient calls is not what Azure Open AI API is expecting. It expects this:

显然,我之前使用的URL虽然对于正常的HttpClient调用是正确的,但并不是Azure OpenAI API所期望的。它期望的是这样的:

cs 复制代码
https://{resourceName}.openai.azure.com

Where {resourceName} is a placeholder - it is the name of the resource you created on Azure. The Type Of Resource is: "Azure OpenAI". This is the resource that you deployed the model (in my case text-embedding-ada-002 that I named "ada2". This "ada2" goes as a parameter into GetEmbeddingsAsync function.

其中{resourceName}是一个占位符,它是你在Azure上创建的资源的名称。资源类型是:"Azure OpenAI"。这是你部署模型的资源(在我的情况下,我命名为"ada2"的text-embedding-ada-002模型)。这个"ada2"作为参数传递给GetEmbeddingsAsync函数。

相关推荐
张忠琳3 小时前
【deepseek-harness】DeepSeek Harness (dsh) 系统级架构分析之三
ai·agent·deepseek·harness
Behaviour4 小时前
Unity AI 生态横评对比:官方 AI Beta / Unity CLI / 团结 Codely / 社区 MCP 四大阵营选型
人工智能·unity·ai·游戏引擎·aigc·ai编程
学习星球4 小时前
OpenHarness 全面配置教学——从游戏开发工作流引入
c++·游戏·ai·ai编程
catchadmin4 小时前
NativePHP v4 让 Blade 构建原生 iOS 与 Android 界面
android·ios·ai·php
李高钢4 小时前
REST vs gRPC 选型对比与迁移实践:从原理到落地
c#·集成·winforms
进阶的小名4 小时前
Spring AI 2.0 探索:多 OpenAI-Compatible 模型接入,以及下一代 Session 记忆管理
java·人工智能·后端·gpt·spring·ai·chatgpt
玫瑰互动GEO5 小时前
海外GEO优化案例-ChatGPT搜索关键词排名GEO优化案例详解(含RAG机制与Tokenization技术拆解)
人工智能·ai·chatgpt·geo优化
一个帅气昵称啊5 小时前
.Net C# AI智能体开发-快速开始
开发语言·c#·.net
半亩码田8 小时前
C#转Python第3.6篇:Python 的 @property 比 C# 的 get/set 更灵活
java·python·c#
温暖的苹果9 小时前
opencode 配置完全指南:配置文件、目录与字段详解
ai·llm·agent·vibecoding·opencode