嵌入 Embeddings
嵌入用于什么
Section titled “嵌入用于什么”嵌入将文本转换为数值向量，常用于知识库检索、相似度比较与聚类。它不返回聊天答案。知识库通常还需要文本切分、向量数据库、检索与聊天生成几个环节。
开通后的请求结构
Section titled “开通后的请求结构”POST https://wudiapi.com/v1/embeddings
以下 model 必须替换为本站实际开放的嵌入模型 ID，不能直接执行占位符：
{"model":"替换为已开通的嵌入模型ID","input":["第一段文本","第二段文本"]}使用 Bearer 鉴权。正常结果通常在 data[].embedding 返回向量，index 用于对应输入顺序。向量维度、单次条数、输入上限和是否接受 dimensions 参数需要依据具体模型确认。
知识库接入前核对
Section titled “知识库接入前核对”先确认嵌入模型与维度，再创建向量索引。不同模型生成的向量不要混放在同一个索引空间；更换模型时通常需要重新向量化历史文本。把聊天模型 ID 填入 Embeddings 配置无法产生有效向量。
如果返回错误
Section titled “如果返回错误”model not found 或无可用渠道：确认该服务是否已开放。维度不匹配：检查模型返回维度与向量数据库索引。输入过长：按模型限制切分文本。若你当前只需要对话，请改用Chat Completions。