langchain_community.embeddings.premai.PremAIEmbeddings¶
- class langchain_community.embeddings.premai.PremAIEmbeddings[source]¶
基类：
BaseModel，Embeddings普瑞姆的嵌入API
通过解析和验证输入参数来创建一个新的模型。
如果输入数据无法解析成有效的模型，将引发ValidationError。
- 参数client: Any = None¶
- 参数max_retries: int = 1¶
tenacity的重试最大次数
- 参数model: str [必须]¶
选择的嵌入模型
- 参数premai_api_key: Optional[SecretStr] = None¶
普瑞姆AI API密钥。在这里获取： https://app.premai.io/api_keys/
- 约束条件
类型 = 字符串
写操作 = True
格式 = 密码
- 参数project_id: int [必须]¶
实验或部署执行的项目ID。您可以在以下位置找到所有项目：https://app.premai.io/projects/
- 参数show_progress_bar: bool = False¶
是否显示tqdm进度条。必须安装tqdm。
- 异步 aembed_documents(texts: List[str]) List[List[float]]¶
异步嵌入文档搜索。
- 参数
texts (列表[str]) – 要嵌入的文本列表。
- 返回值
嵌入列表。
- 返回类型
列表[列表[float]]
- async aembed_query(text: str) List[float]¶
异步嵌入查询文本。
- 参数
text (str) – 需要嵌入的文本。
- 返回值
嵌入向量。
- 返回类型
列表[float]