langchain_community.embeddings.modelscope_hub.ModelScopeEmbeddings

class langchain_community.embeddings.modelscope_hub.ModelScopeEmbeddings[source]

基础：BaseModel，Embeddings

ModelScopeHub 嵌入模型。

要使用，您应已安装 modelscope Python 包。

示例

from langchain_community.embeddings import ModelScopeEmbeddings
model_id = "damo/nlp_corom_sentence-embedding_english-base"
embed = ModelScopeEmbeddings(model_id=model_id, model_revision="v1.0.0")

初始化 modelscope

参数 embed: Any = None
参数 model_id: str = 'damo/nlp_corom_sentence-embedding_english-base'

要使用的模型名称。

参数 model_revision: Optional[str] = None
async aembed_documents(texts: List[str]) → List[List[float]]

异步 Embed search 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。float

async aembed_query(text: str) → List[float]

异步 Embed 查询文本。

参数

text (str) – 要嵌入的文本。

返回

嵌入向量。

返回类型

列表。float

embed_documents(texts: List[str]) → List[List[float]][来源]

使用modelscope嵌入模型计算文档嵌入。

参数

texts (列表[字符串]) – 需要嵌入的文本列表。

返回

每个文本对应一个嵌入列表。

返回类型

列表。列表。float

embed_query(text: str) → List[float][来源]

使用modelscope嵌入模型计算查询嵌入。

参数

text (字符串) – 需要嵌入的文本。

返回

文本的嵌入。

返回类型

列表。float

使用ModelScopeEmbeddings的示例