임베딩 생성하기

임베딩 생성하기 (Generate embeddings)

입력 텍스트를 나타내는 벡터 임베딩을 생성합니다.

/api/embed 엔드포인트는 입력 텍스트를 벡터 임베딩으로 만들어 줍니다. 아래는 Ollama HTTP API의 OpenAPI 명세 기준으로, 요청과 응답 각각의 필드를 살펴볼 수 있어요.

출처: 공식문서

기본 요청

모델 이름과 임베딩할 텍스트만 넘기면 됩니다.

curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "embeddinggemma",
  "input": "Why is the sky blue?"
}'

여러 입력을 한 번에 보낼 수도 있어요.

curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "embeddinggemma",
  "input": [
    "Why is the sky blue?",
    "Why is the grass green?"
  ]
}'

주요 요청 필드

• model (string, 필수) — 임베딩을 생성할 모델 이름
• input (string 또는 string 배열, 필수) — 임베딩을 생성할 텍스트(또는 텍스트 배열)
• truncate (boolean, 기본 true) — true면 컨텍스트 윈도우를 초과하는 입력을 잘라내고, false면 오류를 반환합니다.
• dimensions (integer) — 생성할 임베딩의 차원 수
• keep_alive (string) — 모델 유지(keep-alive) 시간
• options — 텍스트 생성을 제어하는 런타임 옵션(seed, temperature, top_k, top_p, min_p, stop, num_ctx, num_predict 등)

자르기(truncation)와 차원 지정 예시를 보면 이렇게 보냅니다.

curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "embeddinggemma",
  "input": "Generate embeddings for this text",
  "truncate": true
}'

curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "embeddinggemma",
  "input": "Generate embeddings for this text",
  "dimensions": 128
}'

응답 필드

• model (string) — 임베딩을 생성한 모델
• embeddings (array) — 벡터 임베딩의 배열. 각 원소는 숫자 배열입니다.
• total_duration (integer) — 생성에 쓴 총 시간(나노초)
• load_duration (integer) — 모델 로드 시간(나노초)
• prompt_eval_count (integer) — 임베딩 생성에 처리한 입력 토큰 수

응답 예시(일부 벡터 값만 표기):

{
  "model": "embeddinggemma",
  "embeddings": [
    [0.010071029, -0.0017594862, 0.05007221, 0.04692972, ...]
  ],
  "total_duration": 14143917,
  "load_duration": 1019500,
  "prompt_eval_count": 8
}

더 알아보기 (Learn more)

• Embeddings — CLI·SDK로 임베딩 생성하기