Update OpenAI embedding model for semantic similarity

[bioerrorlog]

This PR updates the default embedding model for semantic_similarity from text-embedding-ada-002 to text-embedding-3-small.

OpenAI announced new embedding models last week, and the new model text-embedding-3-small worked better than the old one text-embedding-ada-002 for my use cases.
(The reduced price is another strong point for the new model.)

Especially, although text-embedding-ada-002 had an issue: the cosine similarities tend to be skewed quite heavily towards higher numbers (as commented in docs), new model text-embedding-3-small seems to resolve this issue.

The another new model text-embedding-3-large is not good for the default model, because of the increased price.

Supplemental data

Here is the result of my test cases(Japanese):

LLM answer (dummy)	Reference	Similarity (Local: paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2)	Similarity (OpenAI: text-embedding-ada-002)	Similarity (OpenAI: text-embedding-3-small)
メロスは激怒した。	メロスは激怒した。	1.000000	1.000000	1.000000
メロスは激しく怒った。	メロスは激怒した。	0.980329	0.990486	0.965431
メロスは、激しく、怒った。	メロスは激しく怒った	0.961034	0.976309	0.947357
セリヌンティウスは待っていた。	メロスは激怒した。	0.250888	0.817479	0.237152
単語のベクトル表現は、1960年代における情報検索用のベクトル空間モデルを元に開発された。潜在的意味分析は、特異値分解で次元数を削減することで、1980年代後半に導入された。	単語をベクトルとして表現する手法は、1960年代における情報検索用のベクトル空間モデルの開発が元になっている。特異値分解を使用して次元数を削減することにより、1980年代後半に潜在的意味分析が導入された。	0.979269	0.986894	0.934140
1960年以前に、ベクトル表現は開発された。のちに次元数を増幅することにより、潜在分析が導入された。	単語をベクトルとして表現する手法は、1960年代における情報検索用のベクトル空間モデルの開発が元になっている。特異値分解を使用して次元数を削減することにより、1980年代後半に潜在的意味分析が導入された。	0.649559	0.906195	0.709959
すみません、ITヘルプデスクに電話で問い合わせてください。	大変申し訳ございませんが、弊社情報部門のヘルプデスクにメールでお問い合わせください。	0.768630	0.930722	0.752877

Test script here, or see my writeup (Japanese).

Thank you.

[kennysong]

Awesome investigation and blog post! I think either @liwii or @yosukehigashi are the right people to review this. (Might take a few days though)

[yosukehigashi]

Thank you for working on this, @bioerrorlog!!🚀 I'll try and take a look at this tomorrow

[yosukehigashi]

LGTM! Just made a small change to update the links from the text-embedding-ada-002 doc to the text-embedding-3-small doc.

I'll merge this after tests have passed - thanks for your contribution @bioerrorlog!!