플레이그라운드
KURE 모델을 직접 돌려 보세요. 같은 예시로 임베딩 유사도, 희소 벡터의 단어 가중치, 리랭커 관련 확률을 비교할 수 있습니다.
비로그인은 시간당 20회까지 쓸 수 있습니다. 로그인하면 200회까지 늘어납니다.
1
2
3
4
5
결과
차원
미리 계산된 결과입니다. 내용을 고치면 직접 계산합니다.
- 1정답
고려대학교는 서울특별시 성북구 안암로 145에 캠퍼스를 두고 있다.
0.596 - 2부분 정답
고려대학교 세종캠퍼스는 세종특별자치시 조치원읍에 있다.
0.436 - 3비슷한 주제
연세대학교는 서울특별시 서대문구 신촌동에 위치한 사립 대학이다.
0.360 - 4단어만 겹침
고려는 918년 왕건이 세운 왕조로, 수도는 개경이었다.
0.233 - 5무관
대학 입시에서 수시 모집 원서 접수는 보통 9월에 진행된다.
0.051
차원을 줄여도 순위가 유지될까?
MRL로 학습해 벡터 앞부분만 잘라 써도 됩니다. 저장 공간을 1/8까지 줄일 수 있어요.
| 문서 | 256 | 512 | 1024 | 2048 |
|---|---|---|---|---|
| 1. 고려대학교는 서울특별시 성북구 안암로 145에 캠퍼스를 두고 있다. | #1 | #1 | #1 | #1 |
| 2. 고려대학교 세종캠퍼스는 세종특별자치시 조치원읍에 있다. | #2 | #2 | #2 | #2 |
| 3. 연세대학교는 서울특별시 서대문구 신촌동에 위치한 사립 대학이다. | #3 | #3 | #3 | #3 |
| 4. 고려는 918년 왕건이 세운 왕조로, 수도는 개경이었다. | #4 | #4 | #4 | #4 |
| 5. 대학 입시에서 수시 모집 원서 접수는 보통 9월에 진행된다. | #5 | #5 | #5 | #5 |
코사인 유사도입니다. 질문과 문서에 query·passage 접두어를 붙여 임베딩합니다.
코드로 실행하기
API 키는 대시보드에서 발급한 뒤 KURE_API_KEY 환경변수로 넣으세요.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://kure.kullm.ai/api/v1", api_key=os.environ["KURE_API_KEY"])
q = client.embeddings.create(model="kure-v3", input="고려대학교는 어디에 있나요?",
dimensions=2048, extra_body={"input_type": "query"})
docs = [
"고려대학교는 서울특별시 성북구 안암로 145에 캠퍼스를 두고 있다.",
"고려대학교 세종캠퍼스는 세종특별자치시 조치원읍에 있다.",
"연세대학교는 서울특별시 서대문구 신촌동에 위치한 사립 대학이다.",
"고려는 918년 왕건이 세운 왕조로, 수도는 개경이었다.",
"대학 입시에서 수시 모집 원서 접수는 보통 9월에 진행된다.",
]
d = client.embeddings.create(model="kure-v3", input=docs,
dimensions=2048, extra_body={"input_type": "document"})