Je tokenise actuellement des documents avec text-embedding-ada-002 sur Azure. Le contenu des documents et leurs tokens sont téléversés vers Azure AI Search. Nous utilisons ensuite un déploiement gpt-35-turbo-16k pour effectuer des recherches dans ces documents (avec cette API : https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/reference?WT.mc_id=AZ-MVP-5004796#example-request-3).
Pour réduire les coûts opérationnels et contourner les problèmes de limitation de débit, pouvons-nous utiliser tiktoken à la place de text-embedding-ada-002 pour générer les embeddings textuels ? Les vecteurs seront-ils suffisamment similaires pour être utilisés de manière interchangeable, ou les vecteurs produits sont-ils fondamentalement incompatibles avec notre usage, à savoir Azure AI Search ?
Les documents que nous téléversons sont en texte brut, si cela a de l’importance.