`langchain_community.embeddings.javelin_ai_gateway`.JavelinAIGatewayEmbeddings¶

class langchain_community.embeddings.javelin_ai_gateway.JavelinAIGatewayEmbeddings[源代码]¶

基础：Embeddings，BaseModel

Javelin AI网关嵌入。

使用时，您需要安装javelin_sdk Python包。更多信息请参阅https://docs.getjavelin.io

示例

from langchain_community.embeddings import JavelinAIGatewayEmbeddings

embeddings = JavelinAIGatewayEmbeddings(
    gateway_uri="<javelin-ai-gateway-uri>",
    route="<your-javelin-gateway-embeddings-route>"
)

参数 client: Any = None¶: javelin客户端。

参数 gateway_uri: Optional[str] = None¶: Javelin AI网关API的URI。

参数 javelin_api_key: Optional[str] = None¶: Javelin AI网关API的API密钥。

参数 route: str [必需]¶: 用于Javelin AI网关API的路由。

async aembed_documents(texts: List[str]) → List[List[float]][源代码]¶

异步嵌入文档搜索。

参数: texts (列表[str]) - 要嵌入的文本列表。
返回: 嵌入列表。
返回类型: 列表[列表[浮点]]

异步 aembed_query(text: str) → List[float][source]¶

异步嵌入查询文本。

参数: text (str) – 要嵌入的文本。
返回: 嵌入。
返回类型: 列表[浮点数]

embed_documents(texts: List[str]) → List[List[float]][source]¶

嵌入搜索文档。

参数: texts (列表[str]) - 要嵌入的文本列表。
返回: 嵌入列表。
返回类型: 列表[列表[浮点]]

embed_query(text: str) → List[float][source]¶

嵌入查询文本。

参数: text (str) – 要嵌入的文本。
返回: 嵌入。
返回类型: 列表[浮点数]

使用 JavelinAIGatewayEmbeddings 的示例¶

langchain_community.embeddings.javelin_ai_gateway.JavelinAIGatewayEmbeddings¶

使用 JavelinAIGatewayEmbeddings 的示例¶

`langchain_community.embeddings.javelin_ai_gateway`.JavelinAIGatewayEmbeddings¶