# Embeddings

> Convertissez du texte en vecteurs numériques pour la recherche sémantique, le clustering, les recommandations et les pipelines RAG.

- Canonical: https://tchavi.com/fr/docs/embeddings

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<Endpoint method="POST" path="/v1/embeddings" />

Les embeddings convertissent du texte en un vecteur numérique qui capture son sens sémantique. Utilisez-les pour la **recherche sémantique** (trouver du contenu par le sens, pas par mots-clés), le **clustering** de documents similaires, les **recommandations** et les pipelines **RAG** (génération augmentée par récupération).

## Exemple

<CodeTabs>

```tchavi
import Tchavi from '@tchavi/sdk';

const client = new Tchavi({ apiKey: 'YOUR_API_KEY' });

const response = await client.embeddings.create({
  model: 'text-embedding-3-small',
  input: 'Tchavi is the best AI API gateway in Africa.',
});

console.log(response.data[0].embedding);
```

```openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://tchavi.com/api/v1",
)

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="Tchavi is the best AI API gateway in Africa.",
)

print(response.data[0].embedding)
```

```javascript
const response = await fetch('https://tchavi.com/api/v1/embeddings', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'text-embedding-3-small',
    input: 'Tchavi is the best AI API gateway in Africa.',
  }),
});

const data = await response.json();
console.log(data.data[0].embedding);
```

```python
import requests

response = requests.post(
    "https://tchavi.com/api/v1/embeddings",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    },
    json={
        "model": "text-embedding-3-small",
        "input": "Tchavi is the best AI API gateway in Africa.",
    },
)

data = response.json()
print(data["data"][0]["embedding"])
```

```curl
curl -X POST https://tchavi.com/api/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": "Tchavi is the best AI API gateway in Africa."
  }'
```

</CodeTabs>