■ OpenAIEmbeddings 클래스의 생성자에서 dimensions 인자를 사용해 차원을 설정한 OpenAIEmbeddings 객체를 만드는 방법을 보여준다.
※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다.
▶ main.py
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 |
from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import OpenAIEmbeddings load_dotenv() openAIEmbeddings = OpenAIEmbeddings(model = "text-embedding-3-small", dimensions = 1024) text = "임베딩 테스트를 하기 위한 샘플 문장입니다." embeddingList = openAIEmbeddings.embed_query(text) print(len(embeddingList)) """ 1024 """ |
▶ requirements.txt
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 |
annotated-types==0.7.0 anyio==4.8.0 certifi==2024.12.14 charset-normalizer==3.4.1 distro==1.9.0 exceptiongroup==1.2.2 h11==0.14.0 httpcore==1.0.7 httpx==0.28.1 idna==3.10 jiter==0.8.2 jsonpatch==1.33 jsonpointer==3.0.0 langchain-core==0.3.29 langchain-openai==0.3.0 langsmith==0.2.10 openai==1.59.7 orjson==3.10.14 packaging==24.2 pydantic==2.10.5 pydantic_core==2.27.2 python-dotenv==1.0.1 PyYAML==6.0.2 regex==2024.11.6 requests==2.32.3 requests-toolbelt==1.0.0 sniffio==1.3.1 tenacity==9.0.0 tiktoken==0.8.0 tqdm==4.67.1 typing_extensions==4.12.2 urllib3==2.3.0 |
※ pip install python-dotenv langchain-openai 명령을 실행했다.