# Obtener embeddings El bloque permite obtener embeddings[^1] a partir de una cadena o lista de cadenas utilizando el servicio de Open AI.


Texto	[Texto/Lista] Texto de entrada o lista de textos para los cuales se calcularán los embeddings. Si se proporciona una lista de textos como entrada, la salida también será una lista de embeddings para cada uno de los elementos del texto de entrada. La longitud máxima permitida de cada línea es de 8192 tokens.
Modelo	Seleccione el modelo para generar la respuesta.
Como tabla de datos	Si se activa, el resultado se devolverá como una tabla de datos con dos columnas: "Texto" y "Embeddings".
Tiempo de espera	[Número] Tiempo máximo de espera para la respuesta en segundos.
Número de intentos	[Número] Número de intentos en caso de error de conexión con el servidor.
Embeddings	[Texto/Lista/Tabla de Datos] Si se ha proporcionado una sola línea como entrada, la salida será una representación vectorial del embedding en formato JSON (array de números). Si se ha proporcionado una lista de líneas como entrada, la salida será una lista de embeddings en formato JSON (array de números). Si se activa la propiedad "Como tabla de datos", la salida será una tabla de datos con dos columnas: "Texto" y "Embeddings".
Nivel de procesamiento	Selección del nivel de manejo de errores. Valores posibles: "Default" - por defecto; "Ignore" - se ignoran los errores; "Handle" - se manejan los errores. Si se selecciona el valor "Default", se utilizará el valor del bloque "Inicio" de este diagrama.
Nivel de mensajes	Selección del nivel de mensajes que los bloques mostrarán durante su funcionamiento. Valores posibles: "Default" - por defecto; "Release" - salida desactivada; "Debug" - salida de información básica; "Detailed" - salida de información detallada. Si se selecciona el valor "Default", se utilizará el valor del bloque "Inicio" de este diagrama.
Texto de error	[Texto] Devuelve información detallada sobre el error en caso de que la ejecución del bloque no sea correcta.

[^1]: El embedding es un vector (conjunto de números) que caracteriza el significado asociado con el texto de entrada proporcionado. Las palabras o frases con significados similares tendrán embeddings con una distancia coseno mínima. Los embeddings también pueden utilizarse para buscar palabras, líneas o párrafos que sean semánticamente cercanos en bases de datos de documentos. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.sherparpa.ru/es/sherpa-rpa/sherpa-designer/spravochnik-blokov/mashinnoe-obuchenie-machine-learning/poluchit-embeddingi-openaigetembeddings.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.